Navigating the Racial Landscape: Malay Youth Experiences of Education and Work in Singapore
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Notice bibliographique
Résumé
Scholars have noted the need for both empirical and theoretical research on the unique configurations of race and racism within Asia. This paper explores the racialized landscape encountered by Malay youth during their education and employment in the city-state of Singapore. We highlight the three unique building blocks which comprise the country’s racial landscape, namely (i) race is used as a naming device by the state; (ii) economic and social inequality along the lines of race exist alongside discourses of meritocracy and (iii) discussions of race which can be perceived as offensive are violations of local laws. Based on focus groups conducted with Malay youth on their experiences and memories of their education and employment, we highlight their perspectives on racial stratification. We explore Singapore’s racial landscape within which Malay youth are excluded from networks, silenced through discourses of harmonious multiculturalism, and excluded from Chinese-language-based corporate cultures which are predominant. Our findings suggest that challenging racial inequality in multicultural cities requires the dismantling of systemic systems of stratification. Our analysis contributes to understanding the unique configurations of race and racism in Asia and amongst Asians.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 découle