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Enregistrement W4366959490 · doi:10.46692/9781447344124.003

Immigration has completely changed the city. There’s a thriving community of Asian people.

2018· other· en· W4366959490 sur OpenAlexaboutno aff
Avi Thandi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Ethnicity, and Economy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThrivingImmigrationGeographyWork (physics)White (mutation)HistorySociologyGenealogyGerontologySocial scienceEngineeringArchaeologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

I was born in Toronto, Canada, but grew up in Birmingham and have lived here my whole life. When I was growing up, the area had a lot of elderly white British people. Immigration has completely changed the city. There’s a thriving community of Asian people. They’ve built up shops and restaurants and there’s a particular energy in the streets. Most recently, there has been a growth in Eastern European communities, who have come to Birmingham to work. As I kid I went to quite a white school in my neighbourhood, so I used to get people saying ‘Paki this, Paki that’. I got used to it very quickly, so it never used to bother me too much. It doesn’t happen so often any more. I feel integrated within the community, as we have all grown up together and we’ve known each other for years. That’s now starting to change; people are moving outside of the area, to build homes, in quieter neighbourhoods or outside of Birmingham. My dad started Thandi Coaches and I’ve been working in the family business for 20 years. It was set up initially to service the Asian communities in the UK – typically, between areas such as Southall, Birmingham and Bradford. I feel that Britain feels like a worse place today than when I was growing up. There’s too much crime in the streets. Young kids, just 16 to 18, carrying knives, hanging out in gangs. There’s been an increase in armed robberies; they just grab anything they can for free. As a result of the cutbacks to the police, we have less of them servicing our community, and they aren’t quick enough to respond to crime. It’s sad, it’s become a mindset for these young people and it happens because of a lack of opportunity for them as they are growing up. I think we’ve had too much immigration in this country for too long. We need to make sure we can help and provide for our own communities in the UK. Of course, it’s horrible what’s happened to the people affected by the Windrush scandal – these people have worked all their lives, settled down with families, built homes, and this is how they’ve been treated.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,922
Score d'incertitude au seuil0,301

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0170,005
Communication savante0,0080,004
Science ouverte0,0010,011
Intégrité de la recherche0,0020,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0780,030

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,219 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2018
Routes d'admission1
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