Between Assimilation And Multiculturalism Rethinking The American Mainstream
Bibliographic record
Abstract
Günümüzde çoğulculuk yaşadığımız toplumların doğal bir yapısı olarak görünmektedir. Küreselleşmenin bir sonucu olarak, çoğulcu kimliklerin demokratikleşmesi tüm dünyada bir artış gösterdi. Özellikle 1989’da Sovyetler Birliği’nin çökmesinin ardından dünyanın da iki blok arasında bölünmesinin sonuna gelindi. O dönemden beri ünlü Kanadalı iletişim bilimci McLuhan’ın da ifade ettiği gibi küresel bir köyde yaşıyoruz. Bazı ülkelerde büyük bir çeşitlilikle karşı karşıyayız. Avrupa’da İngiltere, Almanya, Fransa, İsviçre, İsveç gibi ülkeler yüksek bir çeşitlilik taşıyor. Bu ülkeler kendilerini çok kültürlü tanısalar da tanımasalar da yaşanılan etnik çeşitlilik inkâr edilemez bir boyutta bulunmaktadır. Amerika Birleşik Devletleri de dünya üzerindeki en yüksek etnik çeşitliliğe sahip ülke olarak ortaya çıkmıştır. Her ne kadar ABD kendini çokkültürlü bir devlet olarak tanımlamasa da biz ABD’yi çok kültürlü bir toplum olarak tanımlayabiliriz. Ancak özellikle 11 Eylül 2001 olaylarından sonra Amerika’nın kültürel çeşitlik konusunda da ciddi bir açmaza girdiği görülmektedir. Bu süreç sonunda yükselen islamofobi son zamanlarda Atlantiği aşarak Avrupa kıyılarında da etkili olmaya başlamıştır. Bu süreç çokkültürlülük modelini uyguladığını söyleyen ülkelerde bile ciddi sorunlara yol açmaktadır. Bu makalede Amerika’nın bu süreçteki arayışları konu edilecektir.
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 | 0.004 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.038 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.008 |
| Research integrity | 0.002 | 0.006 |
| 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".