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Enregistrement W3217606849 · doi:10.32920/ryerson.14668140.v1

Enacting Ethnicity of “Japanese Canadian” in Oral History: A Comparison Between the Japanese Canadian Sansei and the Ijusha Nisei

2021· preprint· en· W3217606849 sur OpenAlexaffabout
Shunya Kawai

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueOral History, Memory, Narrative Analysis
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesJonsson Comprehensive Cancer CenterYonsei University
Mots-clésMulticulturalismIdeologyNegotiationEthnic groupGender studiesIdentity (music)CitizenshipIdentity negotiationSociologyOral historyCollective identityImmigrationPolitical scienceAnthropologySocial scienceAestheticsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents the non-essentializing analysis of ethnic identity formation in comparative research between two groups in the Japanese Canadian community: the Japanese Canadian Sansei and the Ijusha Nisei. Using an oral history approach to understand the development of ethnic identity, I discuss how the social assignment of “otherness” based on the corporeal difference has negatively influenced identity formation in both groups. My comparative analysis further uncovers some of the different strategies that each group takes against the racializing process. Whereas the Japanese Canadian Sansei claim their cultural citizenship in the history of Japanese Canadians by aligning their own personal past with the collective memory of Japanese Canadians, the Ijusha Nisei negotiate it by entitling themselves as a contemporary representative of the ideology of multiculturalism. Finally, understanding the different processes of ethnic identity formation and strategies of negotiation for social inclusion, I discuss the effects of the ideology of multiculturalism on cultural citizenship among Japanese Canadians.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,338
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,186 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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