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Enregistrement W2097419502 · doi:10.7202/1023174ar

La sociologie urbaine à l’épreuve de l’immigration et de l’ethnicité : de Chicago à Montréal en passant par Amsterdam

2014· article· fr· W2097419502 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueSociologie et sociétés · 2014
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Identity, and Health
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceSociologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’immigration et la ville sont depuis longtemps indissociables, dans la réalité des flux migratoires comme dans celle de la pensée sociologique. Mais aujourd’hui, les transformations des premiers imposent de nouveaux agendas de recherche à la seconde. On se propose donc de faire une lecture synthétique de ces changements en quatre temps, en commençant par rappeler le débat sur les villes paradigmatiques en Études urbaines et la place centrale qu’y occupe l’immigration. Ensuite, on examinera les nouvelles thématiques que mobilisent les chercheurs en sociologie urbaine en fonction des nouveaux paysages urbains de l’immigration. Ces paysages fortement contrastés selon qu’il s’agit de villes américaines, françaises ou néerlandaises, conditionnent en partie les agendas de recherche. Pour dresser celui de nos métropoles, que nous esquisserons en cinq propositions à partir des recherches sur Montréal, nous situerons les particularités des métropoles canadiennes. La fluidité des territoires de l’immigration invite en effet un recentrage de la sociologie urbaine sur les interactions réciproques à l’échelle de la vie quotidienne et sur les lieux où se négocie l’ethnicité.

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.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,348
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,188
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,287 · 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