MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4231573641 · doi:10.4324/9780203519165

Race and Ethnicity

2014· book· en· W4231573641 sur OpenAlexaboutno aff
Stephen Spencer

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAustralian History and Society
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRace (biology)MulticulturalismColonialismGlossaryEthnic groupScope (computer science)Identity (music)SociologyGender studiesImmigrationCritical race theoryInequalitySocial sciencePolitical scienceLawAnthropologyPedagogyAestheticsComputer scienceArtLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Broad-ranging and comprehensive, this completely revised and updated textbook is a critical guide to issues and theories of ‘race’ and ethnicity. It shows how these concepts came into being during colonial domination and how they became central – and until recently, unquestioned – aspects of social identity and division. This book provides students with a detailed understanding of colonial and post-colonial constructions, changes and challenges to race as a source of social division and inequality. Drawing upon rich international case studies from Australia, Guyana, Canada, Malaysia, the Caribbean, Mexico, Ireland and the UK, the book clearly explains the different strands of theory which have been used to explain the dynamics of race. These are critically scrutinised, from biological-based ideas to those of critical race theory. This key text includes new material on changing multiculturalism, immigration and fears about terrorism, all of which are critically assessed. Incorporating summaries, chapter-by-chapter questions, illustrations, exercises and a glossary of terms, this student-friendly text also puts forward suggestions for further project work. Broad in scope, interactive and accessible, this book is a key resource for undergraduate students of 'race' and ethnicity across the social sciences.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,008

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,271 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetAustralian History and SocietyTravaux en français237 207