Black, White and Brown on the Dance Floor: The New Meanings of Panjabiyat in the Twenty-first Century
Notice bibliographique
Résumé
The relationship between music, ethnicity and identity is nowhere as apparent as in popular and academic discussions of Bhangra including those in anthropology, sociology and studies of culture, religion, music and dance, in addition to the print and electronic media. Bhangra scholarship examines it largely in relation to the identity politics of South Asian diasporic formations in Britain, Canada and North America in which Bhangra becomes the site for the production and contestation of hybrid, in-between diasporic identities by second-and third-generation youth of Indian/South Asian origin. even though the euphoric declarations of ‘the Asian youth finding their voice’ of the late 1980s and early 1990s1 gradually gave way to wry cynicism in the unpacking of the new politics of ethnicity and identity in subsequent examinations of South Asian youth subcultures,2 Bhangra continues to be theorized through an ethnic lens even in more recent studies.3 With its heavy investment in the politics of race, ethnicity, language, gender, caste, region and religion, it is not surprising that aesthetic or musical analysis of Bhangra texts has been marginalized to ideological considerations or the focus on uses and gratifications that is found in media and cultural studies. In this chapter I wish to investigate the production of Bhangra with the objective of examining the consolidation of ethnic identity in multicultural nations and societies in the wake of globalization and to focus on the benefits and dangers of the return of ethnicity in the identity discourses in the global village. The rhetoric of cultural difference in multiculturalism is seen as emerging from, and replicating, the older politics of race, colour, caste and religion in addition to building a new politics of ethnicity in which a mobilization of ethnicities fills us with multicultural hope but also makes us uncomfortable as participants in a neo-orientalizing world.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,021 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».