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Enregistrement W2123279950 · doi:10.7202/016485ar

L’aide transnationale au sein des familles d’immigrés qualifiés établis en Australie: une comparaison entre les immigrés italiens et les réfugiés afghans1

2007· article· fr· W2123279950 sur OpenAlexvenueno aff
Loretta Baldassar

Notice bibliographique

RevueEnfances Familles Générations · 2007
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration and Labor Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pour la plupart, les relations d’aide intergénérationnelle transnationale ont été centrées sur la prise en nourrice et la garde d’enfants. En revanche, le présent article s’intéresse à l’échange d’aide transnationale entre des immigrés établis en Australie et leurs parents vieillissants « restés au pays », ce qui est en contradiction avec l’idée que l’aide ne peut s’opérer que dans un contexte de proximité physique. Le modèle d’aide transnationale de Baldassar, Baldock et Wilding (2007) est appliqué à deux groupes de familles récemment immigrées en Australie: des immigrés italiens qualifiés et des réfugiés humanitaires afghans, dont plusieurs sont aussi des cols blancs. Bien que les deux groupes d’immigrés soient arrivés en Australie depuis 1980, munis de diplômes professionnels, leurs familles diffèrent sensiblement pour ce qui est de leur capacité, leur obligation et leurs engagements à échanger de l’aide à distance. Dans ce contexte, le moment de l’arrivée et les qualifications professionnelles sont moins pertinents que les autres facteurs qui nuisent aux pratiques et procédés d’aide transnationale. Parmi les facteurs particulièrement importants, notons les conditions économiques et sociales des familles dans le pays d’origine; les trajectoires d’établissement et d’intégration des immigrés dans leur pays d’accueil ainsi que la disponibilité des services de bien-être et des infrastructures de communications dans chaque pays.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 consensuellesaucune
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 enseignants0,703
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,312 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations8
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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