Stigmatising and Racialising COVID-19: Asian People’s Experience in New Zealand
Notice bibliographique
Résumé
The Asian community - the second largest non-European ethnic community in New Zealand - plays an important role in combatting the COVID-19 pandemic, evidenced by their active advocation for border control and mass masking. Despite the long history of racial discrimination against the Asian population, the Asian community has experienced certain degrees of racial discrimination associated with the stigmatisation as the cause of the COVID-19 outbreak in New Zealand. Based on data from a quantitative online survey with 402 valid responses within the Asian communities across New Zealand and the in-depth interviews with 19 Asian people in Auckland, New Zealand, this paper will illustrate Asian people's experience of racial discrimination and stigmatisation during the pandemic in the country. The survey shows that since the outbreak of COVID-19, under a quarter of the participants reported experiencing discrimination, and a third reported knowing an immediate contact who had experienced discrimination. However, when looking beyond their immediate social circle, an even higher proportion reported noticing racism and stigmatisation through the traditional or social media due to COVID-19. Major variations of the degree of racial discrimination experienced are determined by three demographic variables: ethnicity, age, and region. The in-depth interviews largely echoed the survey findings and highlighted a strong correlation between the perceived racial discrimination among the local Asian community and the stigmatisation associated with COVID-19. These findings are important for improving the way we manage future pandemics and other disasters within the context of the UN Sendai Framework for Disaster Risk Reduction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».