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Enregistrement W2264139730 · doi:10.7202/1034346ar

Fraises douces amères : territoire et précarité chez les travailleurs agricoles migrants de la région de Québec

2016· article· fr· W2264139730 sur OpenAlexaffvenueabout
Danièle Bélanger, Guillermo Candiz

Notice bibliographique

RevueCahiers de géographie du Québec · 2016
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueEmployment and Welfare Studies
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article présente une analyse de l’expérience d’un groupe de travailleurs migrants dans le secteur agricole au Québec. À partir d’un travail ethnographique réalisé en 2011 et en 2012 auprès de travailleurs agricoles et d’acteurs-clés de l’île d’Orléans (région de Québec), nous montrons comment le territoire, en tant que lieu social et géographique, façonne le quotidien des migrants qui participent aux programmes canadiens de travail temporaire. À partir du concept de la précarité, nous analysons les mécanismes et les sources de cette précarité ancrés dans un territoire. Notre analyse se centre sur le paternalisme comme mode de relations entre travailleurs et employeurs sur les fermes familiales de l’île d’Orléans. Par ailleurs, nous analysons les stratégies mises en oeuvre par les migrants pour réduire leur précarité. L’article porte un regard conjoint sur les notions géographiques et sociologiques des relations entre le territoire et la précarité.

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)0,001
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 consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,280
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,012
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,272 · 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'étudeObservationnel
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

Citations17
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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