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Enregistrement W4384835532 · doi:10.54097/ehss.v9i.6414

How Name-Based Discrimination Affect Minority Groups

2023· article· en· W4384835532 sur OpenAlex
Yu-Han Jiang

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Education Humanities and Social Sciences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueNames, Identity, and Discrimination Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubconsciousEthnic groupMainstreamAffect (linguistics)Government (linguistics)PsychologyPopulationPsychological interventionSocial psychologyArabicQuality (philosophy)Public relationsSociologyPolitical scienceLinguisticsLawMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

According to Pikhart, people with Chinese ethnicity usually use English names while living and studying in North America to foster connections and relatedness to the local culture, to help them integrate faster into mainstream society. This study aims to investigate whether name-based microaggression and name-based group-specific stereotypes towards the Asian population are rooted in North American culture. In a research done by Arai, Bursell, and Nekby in 2008, researchers compared employer’s attitudes towards CVs of equal observable quality between Arabic names and Swedish names in Sweden, it was found that Arabic men suffered most from name-based discrimination by receiving fewer interview offers, the results of employers’ subconscious decision-making show that implicit name-based microaggression is a serious problem that deprives competent individuals of having the equal opportunities they deserve. In order to address this problem, interventions from different aspects can undermine it, whether in the workplace, at school, or in renting market. It is crucial for organizations such as schools, companies, and government to implement measures to enhance people’s awareness of name-based discrimination.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,732
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,149
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,264 · 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