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Enregistrement W4206971405 · doi:10.26522/ssj.v16i1.3471

Unravelling Discourses on COVID-19, South Asians and Punjabi Canadians

2022· article· en· W4206971405 sur OpenAlex
Tania Das Gupta, Sugandha Nagpal

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueStudies in Social Justice · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSouth Asian Studies and Conflicts
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésNarrativeRacismPovertyImmigrationGender studiesCoronavirus disease 2019 (COVID-19)SociologyResistance (ecology)Political scienceInequalityLawDiseaseMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article uses critical discourse analysis to examine how the higher COVID-19 infection rates among South Asians in general, and Punjabis more specifically, have been represented by conservative politicians and their representatives as a consequence of cultural and religious practices. Two counter-narratives are discussed. The first substitutes the negative image of the Sikh Punjabi Canadian community with a celebratory and positive view of Sikh humanitarianism and community service. The second attributes the high numbers to class attributes such as precarious jobs, poverty-level wages, employment insecurity, lack of sick days, over-crowded housing, racism and lack of access to healthcare. We argue that the conservative explanation as well as the first counter-narrative reveal continuities in culturalist understandings of South Asian immigrants, albeit in slightly different ways. The second counter-narrative represents a discursive resistance by advancing a structural analysis of health and disease in immigrant communities.

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.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,801
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0070,001
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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,307 · 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