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Enregistrement W2052239719 · doi:10.1353/ces.2013.0032

Le capital social collectif des Sud-Asiatiques de Montréal : De l'entre soi au mainstream

2013· article· fr· W2052239719 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Anna María Fiore

Notice bibliographique

RevueCanadian ethnic studies · 2013
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Sciences and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les réseaux associatifs des populations issues de l'immigration sont encore mal connus. Deux grands questionnements de recherche se posent à leur sujet : quel type de capital social produisent-ils et y a-t-il une articulation entre les différentes catégories de capital social générées par ces réseaux? Par exemple, le capital social qui unit les membres d'une même communauté ou groupe, permet-il d'établir des liens avec d'autres réseaux? Nous avons exploré ces questions avec le cas de figure des Sud-Asiatiques qui ont contribué à la transformation sociodémographique et culturelle de Montréal et qui demeurent peu connus au Québec. Notre étude s'appuie sur différentes sources statistiques, y compris les données des recensements de 2001 et de 2006 pour présenter le portrait sociodémographique de ce groupe à Montréal. La recherche sur le réseau associatif se base sur l'analyse de 39 entrevues réalisées, de 2006 à 2007, auprès de leaders sud-asiatiques de première et de seconde génération dans la région de Montréal. Quelques entretiens complémentaires ont été faits à Vancouver et à Toronto dans un but comparatif. Notre recherche révèle que cette communauté a un réseau communautaire assez complet, où les femmes jouent un rôle important. Nous avons observé que les associations sud-asiatiques établissent des liens avec d'autres types d'associations ainsi qu'avec d'autres réseaux. Nous explorons aussi l'hypothèse d'une relation de transitivité entre les diverses catégories de capital social.

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

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,552
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,268 · 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

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations3
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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