Socialising with diversity: numerical smallness, social networks and urban superdiversity
Notice bibliographique
Résumé
The notion of superdiversity demands a move beyond an ethno-focal analysis of migration related diversity and calls to analytically incorporate other aspects of diversification, including differential migration, legal status and labour market trajectories. Taking London and Toronto as field locations, this thesis investigates how a superdiversity lens can be operationalised and utilised to discuss migrant socialities in urban contexts. It methodologically explores one particular avenue for doing this - personal social network analysis - to better understand the theoretical and empirical implications of adopting a superdiversity approach. Both qualitative and quantitative analysis strategies are used and particular emphasis is on visualising complex patterns and exploring how starting with complexity as an assumption facilitates the multidimensional analysis a superdiversity lens calls for. Focusing on networks of migrants who in statistical terms are commonly categorised as 'other' - who have relatively few co-migrants in terms of place of origin but who are differentiated in terms of other superdiversity aspects - the thesis questions if and what impact small group size has on patterns of sociality. With this focus it is established that a) the numerical size of the origin group impacts on social activities differently depending on whether one small group is explicitly liked to other pan-ethnic groups or not; b) that sociality patterns of migrants emerge from the complex interplay of general socialising opportunities but are also linked to individual trajectories of migration and settlement; c) that with a superdiversity lens it is indeed possible to move beyond the ethnic network notion. To support this latter point the thesis explores four alternative ways of describing migrant networks in terms of city-cohort, long-term resident, superdiverse and migrant-peer networks. The analysis contributes to theoretical debates by proposing a rational understanding of diversity rather than one based on the enumeration of categories be they ethnic or otherwise.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,016 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».