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Enregistrement W3083370477 · doi:10.4000/civilisations.5542

Othering mechanisms and multiple positionings: Children of Thai-Belgian couples as viewed in Thailand and Belgium

2019· article· en· W3083370477 sur OpenAlexaboutno aff
Asuncion Fresnoza‐Flot

Notice bibliographique

RevueCivilisations · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration and Labor Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFonds De La Recherche Scientifique - FNRSUniversity of Brighton
Mots-clésNationalityEthnic groupViewpointsCitizenshipGender studiesSociologyPopulationFocus groupImmigrationGeographyPolitical scienceDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Studies on the so-called “second generation” mainly focus on individuals whose parents are both migrants. This overlooks the situation of the children of “mixed” couples, in which one parent is a migrant and the other a citizen of the country in which they live. These mixed-parentage young people mostly inhabit cross-border social spaces that connect their parents’ respective countries of origin. Given this situation, how are these young people viewed in the countries in which they are enmeshed? How do they position themselves in relation to the viewpoints and stereotypes about them in these social spaces that traverse the borders of nation-states? To answer these questions, the present study examines the case of children of Thai-Belgian couples, who are called luk-kreung (half-child) in Thailand and métis in Belgium. Analysis of the empirical data gathered using qualitative methods shows that the study informants had access to citizenship in both of their parents’ countries of origin. Nonetheless, they remained widely subjected to othering due to their phenotypic characteristics, which are perceived as “different” from those of the majority population. This othering prompted them to adopt multiple positioning strategies: invisibilising their ethnic roots, accepting and highlighting their supposed “Otherness”, and acquiring Thai nationality (for those who did not yet have it).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,255
Score d'incertitude au seuil0,973

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,236 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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