MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4391805666 · doi:10.18357/anthropologica65220232624

Contradictory Mobilities and Cultural Projects of Afropolitanism African Immigrant Nurses in Vancouver, Canada

2024· article· en· W4391805666 sur OpenAlexaffvenueabout
Maureen Kihika

Notice bibliographique

RevueAnthropologica · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMobilitiesImmigrationSociologyGeographyEthnologyGender studiesAnthropologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

I explore the relationship between social class and race, through an examination of how Black nurses enact Afropolitan cultural practices to negotiate contradictory class mobilities in Vancouver. While this paper reflexively draws from my family’s lived experiences to begin thinking through the nuances of Afropolitanism, I hone the discussion in contextual reference to the class-making practices of African-born nurses. The nurses channel Afropolitan class-making projects, through which they develop a flexibility and openness of mind that enables them to reject taking on the role of victim in their contradictory mobilities. Afropolitanism refers to “an expansive politics of inclusion that seeks to position actors as part of a transnational community of Africans of the world” (Adjepong 2021, 1), to “imbue Africanness with value” (137). Merging the literature on anti-Black racism in nursing with scholarship examining relationships between social class, race, and culture, this paper draws out the promises and pitfalls of Afropolitanism through an exploration of how African immigrant nurses—part of a growing Black Canadian middle class—grapple with contradictory mobility in Canada’s racialized terrain. It contributes to discussions of the Black middle class, in the context of a “relative newness of Black middle classes” (Rollock et al. 2012, 253).

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,384

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0570,022
Communication savante0,0080,002
Science ouverte0,0020,011
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,300 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAnthropologicaMême sujetMigration, Health and TraumaTravaux en français237 207