Combating racial discrimination : affirmative action as a model for Europe
Notice bibliographique
Résumé
In Europe as well as in other parts of the world, xenophobia and racism are among the unsolved problems of the ending 20th century. Globalization, mass migration and unemployment as well as the need to invent new supra- or crossnational identities require new political answers concerning the problems of inclusion and exclusion.In the United States and in Canada, 'affirmative action' programmes are among those policies which are intended to redress the injustice of discrimination based primarily on race, ethnicity, sex, but also on national origin, religion, or disability.This timely book is the first to present an overview of these hotly debated questions and the anti-discrimination policies in different countries. Experts from the United States, Canada and Europe examine the historical, institutional, judicial and sociological conditions of affirmative action and look at shifting concepts of racism, equality, integration and assimilation. They address the vital questions of whether policies originally created to increase opportunities for African Americans can be applied in Europe; whether the primary goal of 'affirmative action' should be to correct injustice or to safeguard diversity; and whether the democratic ideal of individual equality is at odds with what many perceive as preferential treatment. Moral success but political failure? Compensatory justice or reverse discrimination? This important book evaluates more than thirty years of affirmative action and helps to develop new instruments to deal with the roots and the effects of discrimination.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,015 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».