Minority Minsters in Media: A Study on Digital Representations of Canadian Sikh Politicians in Mainstream Media and Their Effects on Race Relations in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Focusing on Harjit Singh Sajjan and Navdeep Singh Bains of the Trudeau Administration, this project analyzes the effects of popular digital representations of Canadian Sikh Ministers, in daily news, on race relations in Canada, as quantified by representations of hate crimes. These representations are analyzed qualitatively and quantitatively; this study looks to how many representations in major media there are as well as what the specifics of certain representations do. This research draws on scholarly journals and theoretical articles for analysis; it uses them to determine the significance of specific representations and representations generally. It also examines primary sources, such as images from newspaper articles from the Globe and Mail, the Toronto Star, and Metro News about Minster Harjit Singh Sajjan and Minister Navdeep Singh Bains to discuss the importance of positive representations of Sikhs and explore how positive stereotypes are employed. The study finds that positive digital representations of diasporic communities in politics are key to evoking social change and affecting social life. Moreover, this study undermines the notion that political participation alone is sufficient to cause social change, as digital representation of participation is integral.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».