Analyse intersectionnelle des défis et enjeux des inégalités sociales sur le marché du travail : l’expérience de vingt femmes congolaises résidant au Québec et en Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Dans une perspective intersectionnelle qui articule les différents marqueurs identitaires, notamment la couleur de la peau, le sexe, l’origine ethnique, la taille, la langue et la religion, cet article est basé sur une étude qui veut savoir dans quelle mesure ces variables prédisposent les femmes noires originaires de l’Afrique aux discriminations, mythes, racisme, préjugés et stéréotypes sur le marché de l’emploi. L’article présente les résultats d’une analyse qualitative qui se concentre sur les expériences de femmes immigrantes congolaises sur le marché de l’emploi en Ontario et au Québec, deux grandes provinces du Canada. Les résultats soulèvent trois variables qui illustrent les difficultés de ces femmes sur le marché de l’emploi : la couleur de la peau, le sexe et l’origine ethnique. L’article montre que ces femmes sont discriminées systématiquement, qu’elles soient nées au Canada ou qu’elles y aient immigré .
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».