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Enregistrement W2775063728 · doi:10.47295/mgren.v6i2.1301

BRASILEIRO EM MONTREAL E A CONSTRUÇÃO DE UM PERFIL “IDEAL” DE IMIGRANTE: POLÍTICAS LINGUÍSTICAS EM TELA

2017· article· pt· W2775063728 sur OpenAlexaboutno aff
Sara Farias da Silva

Notice bibliographique

RevueMiguilim - Revista Eletrônica do Netlli · 2017
Typearticle
Languept
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLinguistic and Sociocultural Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdeal (ethics)Political scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Articulando políticas linguísticas com políticas de imigração, pretende-se mostrar como as políticas de imigração são guiadas pelas políticas linguísticas quebequenses. Enfoca-se, neste artigo, o processo de imigração da comunidade brasileira na cidade de Montreal, a partir da perspectiva das Políticas Linguísticas. Essa escolha se deu em razão de o Brasil ter se tornado uma área de imigração não francófona qualificada para o Governo do Quebec. A cidade de Montreal foi escolhida, pois é a cidade que mais recebe imigrantes e que apresenta uma maior demanda de mão de obra qualificada na província do Quebec. A pesquisa qualitativa foi realizada entre dezembro de 2016 e janeiro de 2017 e contou com entrevistas com a comunidade brasileira, com a aplicação de questionários on-line e a realização de diários sobre os entrevistados. Sobre o perfil do imigrante brasileiro encontrado nos dados analisados, procura-se averiguar se esse perfil seria “condizente” com o perfil “ideal” almejado pelas políticas de imigração do Quebec: um falante “ideal”, jovem e qualificado para o mercado de trabalho e que pudesse contribuir para o aumento demográfico da sociedade quebequense. Por fim, o artigo problematiza o conceito de imigrante “ideal” e as implicações disso na vida dos brasileiros. Palavras-chave : Políticas Linguísticas do Quebec. Políticas de Imigração do Quebec. Imigrante ideal. Comunidade brasileira em Montreal. DOI: https://doi.org/10.47295/mgren.v6i2.1301

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,339
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0080,003
Communication savante0,0040,000
Science ouverte0,0030,001
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,310 · 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

Citations4
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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