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Record W2286241001 · doi:10.25365/thesis.14478

Kanadas Politik des Multikulturalismus vor dem Hintergrund der kanadischen Immigrationsgeschichte

2011· article· de· W2286241001 on OpenAlexaboutno aff
Stéphanie Goerens

Bibliographic record

VenueUniversity of Vienna · 2011
Typearticle
Languagede
FieldSocial Sciences
TopicCanadian Identity and History
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Am 8. Oktober 1971 rief der damalige kanadische Premierminister Pierre Elliott Trudeau die Politik des Multikulturalismus aus, eine Politik deren Ziel die Förderung der kulturellen Vielfalt Kanadas ist. Zu dem Zeitpunkt bestand die Nation aus über 21 Millionen Menschen, darunter viele Immigranten, die zahlreiche Nationalitäten und Kulturen repräsentierten. Knapp hundert Jahre zuvor hatte dieses Bild noch anders ausgesehen. Eine Volkszählung im Jahr 1871 ergab, dass die Bevölkerung des Dominion of Canada zu 60 Prozent aus Briten und zu 30 Prozent aus Franzosen bestand. Diese Entwicklung von einem Zwei-Nationen-Staat hin zu einer multikulturellen Gesellschaft kann durch Kanadas Immigrationsgeschichte erklärt werden. Immigranten waren immer ein wesentlicher Bestandteil Kanadas, weswegen oft von einer Einwanderernation gesprochen wird. Die Untersuchung dieser Masterarbeit konzentriert sich dabei auf die Immigrationspolitik. Es wird aufgezeigt werden wer als Immigrant erwünscht war und wer nicht, und wie man in Krisenzeiten die Einwanderung handhabte. Denn bis zum offiziell anerkannten Multikulturalismus 1971 war es ein langer Weg. Immigration galt als Privileg und folglich ging man bei der Auswahl der Einwanderer sehr selektiv vor. Der Immigrant sollte so “beschaffen” sein, dass er sich leicht in die vor allem anglophone Gesellschaft integrieren konnte. Rassismus und Diskriminierung waren bis in die 1960er Jahre hinein wesentliche Bestandteile der kanadischen Immigrationspolitik.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesScience and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.848
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0020.003
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.001

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.

Opus teacher head0.028
GPT teacher head0.194
Teacher spread0.166 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2011
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