Interethnic conjugal unions among 1.5 and 2nd generations of Arab Canadians
Bibliographic record
Abstract
Dans cette étude, j’examine la propension à former une union interethnique parmi les Canadiens arabes de seconde génération et de génération 1.5 en utilisant les données du recensement canadien de 2016. L’analyse descriptive montre que les unions interethniques sont fréquentes au sein de cette population. Environ la moitié des hommes (56%) et des femmes (49%) sont dans une union interethnique avec une personne non-Arabe d’origine immigrante ou un(e) Canadien(ne) de troisième génération ou des générations suivantes. La régression logistique multinomiale révèle que les hommes et les femmes avec un niveau d’éducation plus élevé, une ascendance partiellement arabe et un statut d’immigrant de deuxième génération sont significativement plus enclins à être en union interethnique qu’à être en union intraethnique avec un immigrant de première génération. Conformément à la théorie de l’assimilation segmentée, ces résultats suggèrent que l’intégration socioéconomique et l’acculturation contribuent à la propension des descendants arabes à former des unions avec des individus non-arabes. La propension des descendants arabes à être en union intraethnique avec des immigrants de première génération ou des descendants est aussi une problématique dont je discute.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".