MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4232297562 · doi:10.32920/16635856

The Impact Of South Asian Cultural Violence

2021· preprint· en· W4232297562 sur OpenAlexaffabout
Riti Dass

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Security, and Conflict
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityYork UniversityCentre for Social InnovationDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMythologySouth asiaGender studiesNarrativeAsian valuesState (computer science)Political sciencePoliticsSociologyGeographyHistoryEthnologyArtLawLiterature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study explores the experiences and perspectives of first/second generation South Asian Canadian women on the representation of South Asian culture and violence against South Asian women. Specifically, this study looks at the myth of South Asian cultural violence, which views South Asian culture as inherently oppressive toward women and South Asian men as violent; and as a result, South Asian women are seen as victims of these men and their culture. This study does not undermine violence against South Asian women, but challenges the ways in which violence against South Asian women gets talked about through the myth or the discourse of South Asian cultural violence. Both the state and (trans)national media play an important role in circulating this myth to further socio-political agendas. Centering the narratives of South Asian women in this study will show the ways in which they make meaning of the myth, as well as how they challenge and resist it. This study involves a focus group with two first/second generation South Asian Canadian women using arts-informed narrative methodology. Findings demonstrate that the discourse of South Asian cultural violence has had a significant impact on their relationship to themselves, other South Asians, and to the South Asian culture due to the ongoing encounter with stories of violence against South Asian women.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,634
Score d'incertitude au seuil0,736

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0170,013
Communication savante0,0070,002
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,314 · 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'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

Explorer davantage

Même sujetGender, Security, and ConflictTravaux en français237 207