What to Keep, What to Let Go: The Case of Indians from Nyasaland
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines how identity may be constructed in the case of multiple transnational migrations within just a couple of generations, using an example (or examples) of immigrants from India to Nyasaland (present-day Malawi) to Great Britain to Canada. What happens to your sense of identity when your Indian ancestors emigrate to Nyasaland, you grow up there, but around 1964, soon after independence from Great Britain, all Indians, including you and your family, are deported from your homeland of Nyasaland? In one case study analyzed in this paper, a Nyasa Catholic woman of Indian descent first travels to Great Britain (as a British citizen) for college, marries a man of Indian descent from Nyasaland, and together they emigrate to Canada. How much Indian identity is retained in this scenario; and, how much of Nyasaland, particularly since the colonial African state no longer exists but is now independent Malawi? And further: How much identity is constructed around Canadian practices? What factors contribute to the development of national and cultural identity for twice or thrice migrants? How might they decide what to keep and what to let go?
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,051 | 0,024 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| 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 ».