Donner la parole aux jeunes et faire entendre leurs voix : défis d'une recherche auprès de jeunes d'origine haïtienne à Montréal
Notice bibliographique
Résumé
Cet article s’appuie sur une recherche doctorale (Lafortune, 2012) menee aupres de jeunes Montrealais d’origine haitienne. Dans le cadre d’entretiens individuels a caractere biographique, ces derniers etaient invites a raconter leur experience socioscolaire depuis la maternelle. Il leur etait egalement demande de recommander des personnes significatives de leur environnement familial, scolaire et communautaire a meme de parler d’eux. Le point de vue de ces personnes devait permettre de degager une vue systemique de la trajectoire socioscolaire. L’approche s’est revelee tres fructueuse en raison de la richesse des informations collectees. Toutefois, elle a aussi pose des defis relatifs au traitement de la parole des jeunes, parole parfois menacee d’etre couverte par la voix des personnes significatives ou celle de la chercheuse. L’article traite de ces defis a partir d’un des cas etudies. Abstract This article is based on doctoral research (Lafortune, 2012) conducted among young native Haitians in Montreal. They were invited to share their socio-academic experience since kindergarten through in-depth biographical interviews. They were asked to designate significant persons from their family, school, and community who could also be interviewed, so that a systemic view of the participants’ socio-academic trajectory could emerge. This approach was very successful and yielded rich data. However, challenges emerged regarding how to bring out the youths’ voices in the presentation and interpretation of the interviews so that they would not be drowned out by the voices of those significant others who were also interviewed. The article discusses these challenges in light of one of the case studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,011 |
| Communication savante | 0,010 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».