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Enregistrement W2967639706 · doi:10.1108/ijssp-11-2018-0198

Mythical encounters: challenging racism in the diverse city

2019· article· en· W2967639706 sur OpenAlexaffabout
Shana Almeida

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sociology and Social Policy · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Planning and Governance
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRacismSociologyCommodificationFraming (construction)Diversity (politics)PoliticsContext (archaeology)DemocracyNarrativeValue (mathematics)Gender studiesOriginalitySocial sciencePolitical scienceLawAnthropologyQualitative researchGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to situate the idea that the City of Toronto is a leader on addressing issues of diversity, racism and democracy within the context of diversity discourse and the racial norms that are incited by it. Design/methodology/approach A genealogy and critical discourse analysis of City of Toronto documents from 1975 to 2017 involving consultations with racial Others on issues of diversity, race and/or racism was conducted. Findings The author shows how the specific racial norms that continue to make up diversity discourse as “truth” in the City of Toronto are reproduced through the commodification of racial Others and the re-framing of their racial claims, to re-generate the narrative of the diverse City of Toronto where all are welcome to participate and belong. Practical implications Implications for senses of place are discussed. Originality/value This paper adds critical depth to understanding increased participation of racialised communities as a mechanism for achieving socio-political change in government and non-government institutions. Initiated in a local context, the findings of this paper are intended to contribute to a global reservoir of critical knowledge on diversity, race, democracy, political participation and power.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,427
Score d'incertitude au seuil0,849

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0680,087
Communication savante0,0140,006
Science ouverte0,0020,015
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,333 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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