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Enregistrement W6987369534

Storying Memories, Storying Ourselves: Autobiographical Explorations of Mixed Race Identity and Belonging

2018· other· en· W6987369534 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueYork University Digital Library (York University) · 2018
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdentity (music)Context (archaeology)NarrativeMixed raceScholarshipDiasporaMulticulturalismRace (biology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

How do family stories shape our lives and identities, and influence our sense of home and belonging? What might it mean to seek out such stories in the context of mixed race heritage, intergenerational migration, and language differences? Perspectives and experiences of mixed race are understudied in Canada, and the scholarship that exists tends to focus on questions of governance, multicultural policy, and directions in multiracial discourse. In contrast to these outward-looking tendencies, my paper centres reflexively on my own experiences as a mixed race woman, maintaining a more intimate scale in its exploration of the connections between identity and family. Through an autobiographical case study that places my memories and experiences alongside the personal narratives and stories of eight family members, I explore my ‘mixed’ identity within the interstices of racial and other categories; my ongoing relationship with Chinese food and food practices; and my shifting understanding and senses of family, belonging, and home. In the process, frames of anti-oppressive and anti-racist feminism, relationality, embodiment, and an ethic of care and love are applied to family interviews, cooking as inquiry, journaling, and arts-based methods such as drawing, poetic writing, and photography. Emphasizing women’s voices and concentrating on the Chinese, paternal side of my family, my work is guided by the following interconnected questions: 1. What is the context and history of my family members – especially women – who have migrated, and/or who are part of the Chinese Diaspora in Canada? 2. How do my siblings and I experience and negotiate mixed race identity from our differing positions? 3. How are my understandings of and connections with family, culture, and ancestors influenced by family stories, food practices, and thinking through water? \n \nMy research speaks to the importance of personal and autobiographical narrative – and the spaces for such narrative – for attending to perspectives that are less commonly heard, including mixed race experiences. In doing so, I contribute nuance and complexity to what might otherwise be understood as Chinese identity and the Chinese Diaspora in a Canadian context. Meanwhile, I also add to knowledge on creative family-based research practices by considering what it means to undertake this very personal work and accountably engage with research involving family in an academic context. I conclude that belonging, in my case, can be sought through stories, knowledges I already hold and can expand, and embodied experiences of home – rather than only looking in physical places, specific types of identity, or language.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0140,015
Communication savante0,0050,008
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,170 · 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

Citations0
Publié2018
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