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Enregistrement W3106685884 · doi:10.21694/2379-2914.20008

Analysis on differences in Canada and China's official attitude and perception on their minority nationalities

2020· article· en· W3106685884 sur OpenAlexaboutno aff
Dennis Song

Notice bibliographique

RevueAmerican Research Journal of History and Culture · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChina's Ethnic Minorities and Relations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEthnic groupChinaMainstreamGovernment (linguistics)Minority groupPolitical sciencePopulationState (computer science)Ethnic historyPerceptionGender studiesEconomic growthSociologyPsychologyLawDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The government’s perceptions and attitudes of their ethnic minorities are in close relation with the ethnic minorities’ welfare policies, and also affect the public’s perception of ethnic minorities. Therefore a government’s definition and attitudes are crucial to maintaining national stability. For instance, Canada is a multi-nation state, comprising multiple ethnic groups in one country, with the two most influential as the French-Canadians and the English-Canadians. French and English Canadians are majority ethnic groups while there are many other minority ethnic groups such as the First Nations. The People’s Republic of China is also a multi-nation state, although the biggest ethnic group, the Hans, comprise 98% of the entire population.11 Although all nations have their own cultural cognition - common descent, history, culture, and language - both Canada and China have their own unique definition for their minority nations: Canada’s minority nations are the Aboriginal People of Canada 22, and China’s minority nations are the 55 officially recognized ethnic groups other than the Han people. This essay aims to compare the official perceptions and attitudes of ethnic minorities in China and Canada, hoping to clarify the relationship between ethnic minorities and mainstream ethnic groups, and help the general public to understand them, hence promoting harmonious societal development.

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 enseignants0,365
Score d'incertitude au seuil0,448

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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