Forms and Norms: \nTheorizing Immigration-Influenced Name Changes in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Canadian immigration and settlement practices have been altering individuals’ names since the mid-1800s. \nFrom the common explanations of immigration officials engaging in novel orthography as they completed \nforms, to families altering their names to make them easier for their neighbours to pronounce, a range of \ndominant cultural influences were at work. Today, these forces continue; they are evident in such technobureaucratic \nminutiae as maximum character lengths for permanent residents’ names, and in the decadelong \npolicy encouraging people with the religiously-significant Sikh names ‘Kaur’ and ‘Singh’ to remove \nthese names before applying to immigrate (CBC, July 2007). They are also heard in day-to-day \nintroductions as some newcomers choose to use common English or French names to present themselves, \nand to potentially make themselves more employable (Ng et al., 2007). \nWith these and other scenarios in mind I ask, in what ways and through what means do minority \nculture members and migrants to Canada change their names? What roles do legislation, policy and state \nregulated data collection procedures have in these shifts? How are names altered through less official \ninteractions? What implications do these name changes have for Canada as a nation-state? What are the \noutcomes in terms of nationalism or cultural pluralism?
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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 | 0,010 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,024 |
| Communication savante | 0,014 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».