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Enregistrement W3049339053

Re-imagining Black Masculinity: Praxis of Kenyan Men in Toronto

2019· dissertation· W3049339053 sur OpenAlexaboutno aff
Dionisio Nyaga

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2019
Typedissertation
Langue
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHermeneutics and Narrative Identity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMasculinityKenyaPraxisGender studiesSociologyIntersectionalityPolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined Black masculinity, the representation of Black men, and by extension the Black community. Black men in North America historically have been racially targeted and profiled in employment and education (school/prison pipeline). Black masculinity scholarship has actively represented this demography through diverse scholarships. While this may be the case, the opposite is equally true; the scholarly lens does not provide the overall picture of Black men. This exploratory/descriptive qualitative Afrocentric Indigenous narrative study applied post-colonial, anti-colonial, and critical masculinity theoretical frameworks to argue that Black masculinity is implicated in epistemological violence and imperialism. The study encompassed semi-structured interviews with 10 participants (Kenyan men in Toronto), allowing for open expression of their experiences. The Kenyan story has been missing in action; that is, the Kenyan racial experiences in immigration, education, and labour remain expunged and absent. Black masculinity has not focused on accents as a racial and gendered concept of erasing Kenyan men from social and political processes. The study is framed around the limits of Black masculinity and looks at immigration, education, and labour policies in Canada and how they expel Kenyan men from the body politic. Kenyan men that were interviewed said that though they are Black they are also African based on the complex act of accent multiplier.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,319
Score d'incertitude au seuil0,642

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0430,015
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,303 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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