Méthodes de recherche d’emploi, formelles et informelles, et accès à des emplois qualifiés des immigrants brésiliens à Montréal
Notice bibliographique
Résumé
De nombreuses études font ressortir les difficultés d’intégration des immigrants qualifiés sur le marché du travail au Québec (Chicha et Charest, 2008; Boudarbat et Boulet, 2010 ; Forcier et Handal, 2012). La non-reconnaissance des qualifications acquises à l’étranger, l’insuffisante maitrise du français et la discrimination en entreprise figurent parmi les obstacles les plus souvent évoqués (Bourhis et al. , 2007 ; Chanoux, 2009). Une des difficultés mentionnées (Eid, 2012 ; Forcier et Handal, 2012) concerne leur difficulté à s’insérer dans des réseaux socioprofessionnels composés de non-immigrants. Or, comme l’ont montré d’autres auteurs (Ibarra, 1993; Granovetter, 1983; Robert, 2007; Beji et Pellerin, 2010), ces réseaux contribuent à l’intégration en emploi. En effet, les réseaux favorisent, entre autres, l’accès à l’information concernant la disponibilité de certains postes avant même qu’ils ne soient publiquement affichés (Ibarra, 1993). Une fois en emploi, l’appartenance à un réseau formé de collègues ou de supérieurs immédiats permet de profiter de leur appui et de leurs conseils. Les Brésiliens, comme les autres immigrants, ont de la difficulté à bâtir un réseau. Cette population peu étudiée à Montréal surtout en ce qui a trait aux méthodes de recherche d’emploi (formelles et informelles) qui influencent l’accès à des emplois qualifiés fera l’objet de notre recherche. Notre objectif est d’analyser et de comprendre l’accès à des emplois qualifiés pour les immigrants brésiliens à Montréal au moyen des méthodes de recherche d’emploi formelles et informelles. Pour ce faire, une analyse de type qualitatif, avec des entrevues semi-dirigées, a été effectuée auprès de Brésiliens hautement qualifiés à Montréal. Les résultats de notre recherche permettront de mieux comprendre les efforts des Brésiliens à obtenir un emploi qualifié et à constituer des réseaux socioprofessionnels et comment ceux-ci peuvent appuyer leur intégration en emploi.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,043 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,003 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».