Ethnic Identity, Religion, and Gender: An Exploration of Intersecting Identities Creating Diverse Perceptions and Experiences with Intimate Cross-Gender Relationships Amongst South Asian Youth in Canada
Bibliographic record
Abstract
La migration des Asiatiques du Sud d’un pays à un autre devient de plus en plus commune. Ce mouvement soulève les enjeux post migratoires qui affectent la seconde génération des Asiatiques du Sud, qui doivent négocier une socialisation assez conflictuelle entre les deux générations, en s’adaptant aux valeurs, aux croyances, aux attitudes et pratiques : ceci avec tous ceux qui sont à l’extérieur du pays. Un autre défi qui s’impose à cette seconde génération d’Asiatiques du Sud est la négociation et la formation de relations hétérosexuelles de genres croisés. Se basant sur l’analyse qualitative, spécifiquement pour des entrevues approfondies avec les Asiatiques du Sud de la seconde génération—chrétiens, musulmans et hindous dans la grande région du centre Toronto, le présent travail examine comment les chevauchements entre sexes, ethnies et religions influencent les perceptions et les expériences des participants dans leurs relations intimes croisées avec d’autres genres. Les résultats montrent qu’il existe des variations au sein de chaque source d’identité et d’acceptation ainsi que les expériences des relations intimes croisées avec d’autres genres qui dépendent de la façon dont les identités se chevauchent et interagissent.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.015 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".