Anti-Asian racism during the coronavirus pandemic: the invisible epidemic
Notice bibliographique
Résumé
Although everything has been slowly returning “back to normal”, the coronavirus pandemic has caused irreversible social and economic harms, chief among them the racial discrimination experienced by Asian people. Anti-Asian terms are more frequently seen in social media, and news articles and research indicate the disturbing escalation in verbal and physical assaults that Asian people have witnessed or suffered from. Grounded in critical race theory and intersectionality and using cross-national survey data from the COVIDImpacts.ca team in Canada, USA, and Mexico, this thesis examines, quantitatively, if and to what extent does the COVID-19 pandemic exacerbate racism against Asian people in Canada and the U.S. Findings from bivariate and logistic regression analyses reveal that Asians in both countries have higher odds of experiencing racial discrimination during COVID-19 compared to those with other socioeconomic statuses or identities, and Asians living in the U.S. are more likely to experience racial discrimination or more inclined to report such experience compared to those living in Canada. These results provide insight into the lived Asian experience during COVID-19 and shed light on the struggles that the Asian community has been facing since even before this pandemic.
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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 | 0,002 | 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 | 0,011 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».