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Record W7001109883

Identités hybrides au Canada : un cas d'étude de l'identité coréenne canadienne

2023· article· en· W7001109883 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

Venuetheses.fr (ABES) · 2023
Typearticle
Languageen
FieldComputer Science
TopicScientific Research and Philosophical Inquiry
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsEthnic discriminationCultural environmentNational identity
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Suite aux efforts de l'État pour s’appuyer sur l'immigration et le multiculturalisme comme moyen de forger une identité nationale, les identités hybrides sont devenues une composante saillante de la société canadienne, enrichissant les discussions centrées sur la définition de la canadianité—plus particulièrement en ce qui concerne l'identité canadienne anglophone. Pour étudier la canadianité reflétée dans les identités hybrides, ce travail est basé sur une étude de cas des immigrants coréens à Toronto et se concentre sur l'attachement ethnique et national des individus qui contribue à leur auto-identification. Dans la partie quantitative de la recherche, une enquête par questionnaire a été diffusée auprès de 240 participants de première, 1,5, et deuxième générations, afin d’examiner l'effet générationnel sur la saillance ethnique intégrée dans leur identité. Ensuite, dans la partie qualitative, des entretiens individuels ont été menés avec dix participants de la génération 1,5 pour examiner leurs cheminements identitaires à travers des histoires de vie. Divers aspects de la notion d'identité (c'est-à-dire socioculturel, ethnique et national, individuel et groupe, endo- et exo-groupe) ont été explorés.Tout d’abord, l'effet générationnel sur l'intégration socioculturelle était évident et, malgré des niveaux variés de maintien de la langue ethnique des générations descendantes, la transmission intergénérationnelle de la saillance ethnique semblait réussie, impliquant le maintien de la culture à la maison, au sein des communautés ethniques et des réseaux de pairs, et par les médias. En outre, dans le cas de la génération 1,5, certains facteurs clés façonnant l'attachement ethnique et national ont été soulignés. Premièrement, entre autres, la socialisation familiale et le temps passé au Canada étaient les facteurs les plus constants qui influaient sur l'attachement et les identités ethniques et nationaux. Deuxièmement, les ressources culturelles, y compris la maîtrise de la langue, ont facilité l’appartenance aux groupes ethniques et nationaux, affectant l’identité sociale et la confiance en soi. Troisièmement, les sentiments marginalisés étaient associés à des identités de soi lorsqu’on était incapable de s'identifier pleinement à l'identité nationale. Le multiculturalisme semble avoir aidé de nombreux participants à percevoir positivement l'identité canadienne et la façon dont ils font face à la discrimination raciale ; cependant, avec la constante négociation des identités entre le foyer et les milieux sociaux et les stéréotypes perçus des canadiens blancs, il a été difficile pour certains d'identifier une identité nationale solide. Ce qui restait central était le sens inhérent de dualité / pluralité ancré dans l'identité coréenne canadienne. Les futures recherches devraient explorer davantage les qualités imaginaires de l'identité canadienne dans l'esprit de ceux qui revendiquent d'autres formes d'identités hybrides et comment l’identification de ces individus aux identités ethnique et nationale peut être mieux facilitée dans des contextes bi- et multi-culturels.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.105
Threshold uncertainty score0.759

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0030.009
Science and technology studies0.0320.009
Scholarly communication0.0070.002
Open science0.0020.007
Research integrity0.0010.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.000

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.

Opus teacher head0.040
GPT teacher head0.277
Teacher spread0.238 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
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".

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Published2023
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