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Enregistrement W2271062389

Analyse qualitative auprès des travailleurs licenciés dans le secteur forestier du nord de l'Ontario

2015· dissertation· fr· W2271062389 sur OpenAlexaboutno aff
Steve Fillion

Notice bibliographique

RevueLu Zone Ul (Laurentian University) · 2015
Typedissertation
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueForest Biomass Utilization and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette étude porte sur le nombre élevé d’entreprises de la région du nord de l’Ontario
\nqui ont été péniblement touchées par la crise du secteur forestier qui a sévie entre
\n2004 et 2009 et dont la conséquence a été le licenciement de milliers de travailleuses
\net travailleurs. Ce mémoire visait à mieux comprendre l’impact réel et les stratégies
\nutilisées par les travailleuses et travailleurs licenciés afin de faire face à la perte de
\nleur emploi en explorant les vécus subjectifs des travailleuses et travailleurs licenciés.
\nLe mémoire a utilisé la méthode qualitative et a été mené à l’aide d’entrevues semidirigées
\nauprès de neuf travailleuses et travailleurs ayant vécu un licenciement suite à
\nune fermeture d’usine du secteur forestier. Les entrevues semi-dirigées ont été
\nmenées en fonction des objectifs et des questions de recherche. Ainsi, nous avons
\nvoulu connaître comment les travailleuses et travailleurs du secteur forestier du nord
\nde l’Ontario ont réagi à la fermeture de l’usine et à leur licenciement, les stratégies
\nprises pour faire face à la perte de leur emploi et à leur avenir, et les types d’aide
\npsychosociale dont elles et ils auraient eu besoin.
\nLes résultats de cette étude ont permis de répondre aux objectifs et questions de
\nrecherche. Dans un premier temps, selon les entretiens obtenus avec les participantes
\net participants, le licenciement entraine une forme d’invalidation personnelle et une
\ndépersonnalisation chez l’individu. Toutes et tous ont partagé des sentiments de perte
\nd’identité, de perte de sécurité et d’impuissance face à la situation. Ces types
\nd’invalidation engendrent de la souffrance chez l’individu qui se manifeste sous la
\nforme de tristesse, de frustration, de stress et de dépression. Les résultats expliquent
\négalement les différentes stratégies individuelles mises en place par les travailleuses
\net travailleurs licenciés et les types d’aide dont elles et ils auraient du besoin afin de
\nfaire face aux nombreuses épreuves.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,861
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,215 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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