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Enregistrement W6995970787

Race, power and social action in neighbourhood community organizing: a case study

2010· dissertation· en· W6995970787 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2010
Typedissertation
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueCommunity Health and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEthnic groupRace (biology)Neighbourhood (mathematics)Power (physics)Community organizationCommunity organizingSocial constructionism
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis asks the following question: "how does race and ethnicity emerge in the daily practice of community organizers who work in low-income, multi-racial, multi-ethnic neighbourhoods?" Given that the concepts of race and ethnicity are understood to be social constructs, community organizing practice is analysed in this thesis in terms of its' constitutive role. By examining community organizing practice in one neighbourhood in Québec, Canada, I argue that issues of race and ethnicity are largely constructed in community organizing practice as distinct from relations of power. I demonstrate this construction of race and ethnicity using data gathered from 16 community organizers through interviews, textual analysis and observations. I analyse the data from three angles: first, actions regarding issues of race and ethnicity that are normalized (i.e. "possible"); second, actions regarding issues of race and ethnicity that are constrained (i.e. "not possible"); and, lastly, actions that are resistant to normalized and/or constrained practices, and that link race and ethnicity to power relations. In this way, I delineate Foucault's "field of action" (1982, p. 221) regarding race and ethnicity in neighbourhood community organizing and demonstrate how the structure of power in community organizing functions to render the connection between race and power largely invisible.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,769
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0140,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,019
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,322 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeAutre devis
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
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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