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Enregistrement W3184225807 · doi:10.3138/cras-2020-018

The Impact of Mis-Recognition on Homeland for Muslim Second-Generation Immigrants in Post-9/11 America

2021· article· en· W3184225807 sur OpenAlexvenueno aff
Alycia Pirmohamed

Notice bibliographique

RevueCanadian Review of American Studies · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiaspora, migration, transnational identity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHomelandImmigrationConstruct (python library)Homeland securityHistoryPerceptionSociologyGender studiesMedia studiesPolitical sciencePsychologyTerrorismLawPoliticsComputer scienceArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article examines literatures written largely within the last three years by poets Kazim Ali, Fatimah Asghar, and Tarfia Faizullah. It illustrates how Muslim second-generation immigrant writers construct figurative homelands that reclaim or reject their Western/ancestral identities by interrogating “them” versus “us” binaries and/or crafting notions of the “we” on which they belong. This research is guided by studies on the perceptions and mis-recognitions of Muslims since 11 September 2001 by Sadia Abbas, Naseem L. Aumeerally, and Arjun Appadurai. Overall, it examines the profound impact of 9/11 on Muslim second-generation immigrants’ sense of homeland, belonging, and security in America.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,737
Score d'incertitude au seuil0,677

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,319 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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