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Enregistrement W2225727278 · doi:10.7202/1033979ar

L’état de la reconnaissance et de la non-reconnaissance des acquis des immigrants africains francophones en Alberta

2015· article· fr· W2225727278 sur OpenAlexaffvenueabout
Amal Madibbo

Notice bibliographique

RevueFrancophonies d Amérique · 2015
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Identity and History
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceImmigrationEthnologyArtSociologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

De nombreuses études montrent qu’un nombre important d’immigrants n’arrive pas à obtenir un emploi dans leur domaine de spécialisation, et ce, malgré un niveau de scolarité beaucoup plus élevé que celui des personnes nées au Canada. Une grande partie de ces recherches mettent l’accent sur les provinces de l’Est canadien et les communautés immigrantes anglophones ou allophones. Cet article comble des lacunes importantes, car il explore l’expérience des immigrants francophones originaires de l’Afrique subsaharienne en ce qui a trait à la reconnaissance et la non-reconnaissance de leurs diplômes et expertise professionnelle en Alberta. En se basant sur des analyses documentaires et des entrevues semi-dirigées, l’auteure précise qu’à l’instar d’autres provinces canadiennes, les immigrants en Alberta souffrent de la non-reconnaissance de leurs acquis en raison de facteurs tels que l’âge, le manque de connaissance des systèmes académiques de certains pays en voie de développement et le racisme sur le marché du travail. La non-reconnaissance du français comme valeur ajoutée et la marginalisation sous forme de sous-emploi plutôt que de chômage contribuent au problème. En soulignant les succès et certaines lacunes dans les initiatives qu’a mises en oeuvre le Gouvernement de l’Alberta dans ce domaine, l’auteure fait des suggestions susceptibles d’améliorer cette situation.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 consensuellesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,638
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,012
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,284
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'étudeSans objet
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

Citations10
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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