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Enregistrement W2792121363 · doi:10.1111/1468-4446.12349

The collective roots and rewards of upward educational mobility

2018· article· en· W2792121363 sur OpenAlexaff
Shirin Shahrokni

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Sociology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration and Labor Dynamics
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial mobilityDisadvantagedSociologyEliteNarrativeEmpowermentGender studiesImmigrationPrivilege (computing)MentorshipEducational attainmentSocial psychologyPsychologySocial sciencePolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Drawing on in-depth interviews with descendants of North African working-class immigrants admitted to elite higher institutions in France, this paper investigates the under-researched role of family dynamics in facilitating upward educational mobility and informing the experience of social ascension. It shows that concrete mobility strategies, such as authoritative parenting and close mentorship from older siblings, have been deployed to enable the respondents' educational attainment. Moreover, a set of moral resources transmitted through stories about family-rooted aspirations and stories about post-migration hardships and sacrifices have contributed to forging strong motivational dispositions that have facilitated school success among the respondents. These resources have further shaped the symbolic significance the interviewees associate with mobility. In contrast with the dominant individual-centred narrative of success, for second-generation North African immigrants, mobility represents a powerful way of 'giving back' to former-generation migrants whose mobility dreams often had to be relinquished. The respondents also position themselves as role-models for other youths of racially and socially disadvantaged backgrounds: their mobility pathways are described as vital for collective advancements particularly through the sense of minority empowerment these generate.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,013
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,308 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations30
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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