Examining Bonding and Bridging Activities in the Context of a Common Spaces Approach to Integration
Notice bibliographique
Résumé
Cet article porte sur les relations dans les activités qui favorisent l’affectif et le relationnel pour les groupes d’immigrés et de non-immigrés identifiés par le dossier analytique de l’Enquête sur la diversité ethnique (EDE 2002) sur lequel il s’appuie, et sur les variables sélectionnées pour mesurer leur intégration par la création d’espaces communs. À partir du modèle d’Ager et Strang (2004, 2008), nous avons posé l’hypothèse que ces deux activités suscitent et reflètent bien davantage de tels espaces toujours plus liés à l’intégration en question. Dans presque tous les cas, celles à caractère relationnel ont été associées à l’établissement de terrains communs qui servent de marqueurs d’insertion, tandis que celles à caractère affectif n’ont eu qu’un effet d’inclusion dans certaines circonstances, mais pas dans toutes. Notre analyse soutient un modèle conceptuel d’intégration qui met en lumière le développement d’espaces communs en expansion à partir de groupes se définissant comme ethniques, à la fois comme facteur et comme marqueur inclusifs.
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 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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,009 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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.
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 ».