Beyond Binaries and Polarization? Rethinking Pluralist Inclusion in Immigrant Nations
Notice bibliographique
Résumé
Empirically, the papers in this special issue of Nationalism and Ethnic Politics focus on what lies in between the statuses of insider and outsider, namely the often-overlooked conditionality and temporality of inclusion, the messiness of policies aiming to foster ethnic pluralism, the uneven distribution of attitudes among the members of so-called ethnic groups. They strive to overcome binary shortcuts and the ideological polarization that have recently infested intellectual and political discourse and provide answers to the following questions: Who is conditionally included/excluded in comparison to whom, and for what reasons? What does this conditional inclusion/exclusion entail in terms of pluralist rights and possibilities vs. assimilationist requirements? How does this inclusion/exclusion affect the cultural and economic wellbeing of both the (im)migrants and the receiving society? Drawing on these empirial examples and framing them conceptually, this introductory paper shows that while binaries are a staple in the study of nationalism and ethnic politics, they also give rise to theorizations of ethnocultural pluralism.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,041 |
| Communication savante | 0,012 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».