Flutuações raciais e modelos de racialização entre imigrantes brasileiros em Toronto, Canadá
Bibliographic record
Abstract
Resumo: Migrantes internacionais não se movem apenas entre fronteiras, mas também entre diferentes sistemas oficiais e extraoficiais de classificação étnico-racial. Tais sistemas possuem uma formação histórica, social e cultural contingente e específica, e impactam diretamente nas experiências desses migrantes nos países de recebimento. O objetivo deste artigo é analisar experiências de racialização de brasileiros em Toronto, Canadá. Por meio da experiência de racialização de imigrantes brasileiros em Toronto, busco analisar como os processos migratórios, via de regra, ensejam a tradução entre distintos sistemas de classificação étnico-raciais e modelos de racialização, o que coloca desafios importantes à relação desses sujeitos com o Estado e com as sociedades de origem e de recebimento. Por fim, argumento que a diáspora brasileira não é um bloco monolítico, e que as flutuações raciais observadas são experimentadas de maneiras diferentes por imigrantes brasileiros em diferentes contextos, de diferentes origens e com diferentes autodeclarações étnico-raciais.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".