Constructing Race and Ethnicity: “It Has to Do with Where You Are”
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Drawing from the lived experiences of Haitian women in Boston and Montreal, this study illustrates how ethnography can augment understandings of race and place in demography by complementing quantitative analyses, showing how race is constructed across place through daily micro-interactions. Building on the work of demographers who examine how race shifts over time and place, this article challenges the practice of engaging with race as a fixed or static category to consider how race is constructed across place, highlighting the nuances of race that are sometimes lost in quantitative studies. The multi-sited ethnographic methodology employed in this study is uniquely suited to uncovering the specificities of race and place. The findings reveal that Haitian women experience race differently in Montreal and in Boston, based largely on the historical context of each place. Haitians in Boston experienced intraracial tensions with African Americans, particularly during the 1960s and 1970s, that shaped their experiences of race and place, while Haitians in Montreal at the same time experienced Blackness that was closely tied with xenophobia in the French Canadian context. The Haitian women in this study experienced race, place, gender, ethnicity, and class simultaneously, necessitating an intersectional approach to understanding the effects of race in and on their daily lives.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,016 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».