“South Asians don't count as Asian”: Using Reddit to Explore Discussions of Anti‐Asian Racism within the South Asian Diaspora
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.
Notice bibliographique
Résumé
In 2019, the COVID‐19 pandemic impacted people across the world like no other disease of its kind. The origins of the virus were identified to be from Wuhan, China, which led to East Asians becoming the targets of racist attacks and discrimination. “Other” Asian subgroups such as South Asians and Southeast Asians have also experienced hate crimes targeted toward them (CCNCTO, “Another Year: Anti‐Asian Racism Across Canada Two Years Into the COVID‐19 Pandemic.” 2022). Yet, their voices have largely been missing from conversations on anti‐Asian racism. Using thematic analysis, I explore how South Asians construct their positionality within conversations of anti‐Asian racism. I examine the use of terms such as “anti‐Asian,” “Asian racism,” “racism,” “hate crime,” and “discrimination” in 209 posts and 20, 388 comments between 2020 and 2022 within r/ABCDesis, a Reddit community formed by and for the South Asian diaspora, primarily residing in the United States, and Canada. Findings suggest that while most members have personally not been impacted by anti‐Asian racism, they are wary of being the next target. Redditors expressed the need for greater solidarity with East Asians and POC's, and yet demonstrate how ethnic ambiguity and complex intergroup relations can pose difficulties when expressing positionality within discussions of anti‐Asian racism.
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 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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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