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Enregistrement W4291155953 · doi:10.1002/psp.2603

‘Strange eyes’: Immigrant perceptions of racism during the COVID‐19 pandemic

2022· article· en· W4291155953 sur OpenAlexafffundabout
K. Bruce Newbold, Kaylah Vrabic, Sarah Wayland, Olive Wahoush, Yudara Weerakoon

Notice bibliographique

RevuePopulation Space and Place · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRacial and Ethnic Identity Research
Établissements canadiensThe Mayer InstituteMcMaster University
Organismes subventionnairesMcMaster University
Mots-clésRacismPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)ImmigrationSociologyPerception2019-20 coronavirus outbreakGender studiesPsychometrics of racismCriminologyPolitical sciencePsychologyMedicineLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract As the COVID‐19 pandemic emerged, instances of anti‐immigrant racism and more specifically anti‐Asian racism appeared to increase across Canada. Recognising the need to further explore and document racism and its link with the COVID‐19 pandemic, this paper explores the impact of COVID‐19 on the experiences of racism and discrimination. Using neoracism as a theoretical framework, the research is set in the city of Hamilton, Ontario, a city that has struggled with high levels of racism and discrimination in recent years. The paper draws upon both an online survey as well as interviews that explored the lived experiences of racialized individuals within the city and their experiences with racism as the pandemic progressed. Results note that individuals felt that racism and discrimination increased during the pandemic and was experienced in housing, the labour force and other public situations.

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 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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,323 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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