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Enregistrement W4244736166 · doi:10.31542/r.gm:2094

Been, being, becoming: an auto-ethnographical analysis of black youth in Canada

2020· dissertation· en· W4244736166 sur OpenAlexaboutno aff
James Odera

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueYouth Development and Social Support
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEthnographyNarrativeDeviance (statistics)Gender studiesRacializationIdentity (music)Performative utteranceSociologyUndoingSocial psychologyPsychologyAestheticsRace (biology)ArtPsychoanalysisAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Black youth often contend with negative external social constructions, labels, and categories, defining who they are as individuals and as racialized others. Regardless of the degree to which Black youth identify with these narratives of deviance, the expectations and assumptions within this discourse have consequences. This research project analyzed Black youth identity and racialization through the lens of my racialized experience of growing up Black in Canada. Thus, this study attempted to answer the following question: How have I as a Black youth made sense of the “narrative of deviance” as I created my identity during adolescence? The method used for this research was an auto-ethnographical approach, which allowed me to analyze my own life experiences and explore the themes in relation to academic literature on Black youth and adolescent experiences. As the primary researcher I coded the selected life experiences using MAXQDA coding software, analyzed them for major themes, and drew on the major connections that existed between the data and the existing literature. The existing literature represented Black youth identity as frequently being fraught with internal identity tension, varying levels of performative tendencies, and denial of individual recognition. My research found that throughout my life, I contended with social process that constructed Blackness, through creation, performance, and judgment, making my Blackness an object that was meant to represent a stereotypical image of a Black male.

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)0,003
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 enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,251

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0250,008
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,278 · 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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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