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Enregistrement W126717269 · doi:10.71781/12956

Intégration linguistique des immigrants au marché du travail au Québec

2011· dissertation· fr· W126717269 sur OpenAlexaboutno aff
Yulia Presnukhina

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2011
Typedissertation
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLinguistics, Language Diversity, and Identity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceSociologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La présente étude a comme objectif d’analyser l’intégration linguistique des immigrants au marché du travail au Québec et les facteurs qui y sont associés. Nous le réalisons en examinant la place du français dans les pratiques linguistiques de la main-d’œuvre immigrée au travail. Nous constatons qu’au Québec, en 2007, environ la moitié des immigrants travaillent uniquement ou généralement en français, un quart a régulièrement recours à cette langue dans le cadre de son travail, alors que l’autre quart l’utilise occasionnellement ou ne l’utilise jamais au travail. Nos analyses permettent également d’estimer les effets bruts et nets des nombreux facteurs de l’usage du français au travail par les immigrants. Nous montrons que ce sont les facteurs linguistiques de l’entreprise, de l’entourage et du répondant lui-même qui se manifestent comme des déterminants importants de la langue de travail de celui-ci. Parmi les caractéristiques de l’entreprise, c’est la langue de sa haute direction qui, à travers des politiques d’embauche et des politiques internes, détermine en partie les pratiques linguistiques des travailleurs. La composition linguistique de l’entourage de l’immigrant au travail qui comprend son supérieur immédiat et ses collègues a, elle aussi, un impact important sur la langue employée au travail par celui-ci. Plus cet entourage est composé des personnes de langue maternelle française, plus le travailleur immigré utilisera cette langue au travail. Parmi les caractéristiques individuelles du répondant, sa langue d’études et ses compétences linguistiques ressortent. Les immigrants ayant une bonne connaissance du français l’emploient plus au travail que ceux en ayant une faible connaissance. En revanche, la connaissance de l’anglais a un impact négatif sur l’usage du français au travail. Selon nos analyses, parmi les facteurs non linguistiques qui sont associés significativement à la langue de travail des immigrants, il y a la localisation géographique de l’entreprise, l’origine des travailleurs immigrés, leur profession et l’âge à leur arrivée au Québec.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: oui
Observationnellow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: oui
Observationnellow
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,440
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,003

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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