Diffuse diversity: Migration in individual perceptions and categorisations
Notice bibliographique
Résumé
Menschen nehmen permanent alltägliche Ordnungsleistungen vor. Unter anderem differenzieren und kategorisieren sie die sie umgebenden Men- schen. Welche Bedeutung solche alltagsweltlichen Differenzierungen haben, ist bis- lang unzureichend untersucht. Dieser Beitrag zeigt, dass eine Analyse subjektiver Wahrnehmungen und Beschreibungen, hier der Wohnumgebung, aufschlussreich ist für ein Verständnis von Einstellungen zu Vielfalt und Migration. Zugrunde liegen umfangreiche Befragungen aus den Jahren 2010 und 2019/20, deren Daten eine Kombination von quantitativen und qualitativen Analysen erlauben. Unter- sucht wird, wie sich die gewachsene gesellschaftliche Vielfalt in Wahrnehmungen der Bevölkerung im Wohnumfeld spiegelt. Migrationsbezogene Differenzierungen stehen im Vordergrund, aber durchaus neben anderen Aspekten von Vielfalt. Wo Migration salient ist, korreliert dies nicht mit bestimmten Bewertungen der Vielfalt. Analysen, die in Einstellungen zur Politik einen Zusammenhang von Salienz und negativen Dispositionen zeigen, sollten offenbar nicht verallgemeinert werden. Auch die Begriffe, mit denen migrationsbezogene Differenz beschrieben wird, sagen wenig aus über eine Akzeptanz von Vielfalt und Teilhabe. Solche „sym- bolic boundaries“ bleiben überraschend uneindeutig. Die Analysen zeigen das Bild einer „diffusen Vielfalt“ in den Wahrnehmungen, in denen scharfe Grenzziehungen an Relevanz verlieren. Die Befunde sind relevant im Hinblick auf die Analyse alltagsweltlicher Wahrnehmungen und Kategorisierungen, die Analyse symbolischer Grenzziehungen und für die Bewertung einer Salienz von Migration. Sie sind zudem aufschlussreich bezüglich möglicher Entwicklungen des Selbstbewusstseins einer vielfältigen Gesellschaft.
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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 | 0,006 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».