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Enregistrement W2896951374

L'influence des réseaux sociaux et du capital social sur la qualité de l'intégration socioprofessionnelle des personnes migrantes racisées et non racisées à Montréal

2018· article· fr· W2896951374 sur OpenAlexaboutno aff
Walter-Olivier Rottmann-Aubé

Notice bibliographique

RevueArchipelago (Université du Québec à Montréal) · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Systems and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceSociologyArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ce mémoire tente de cerner l'influence des réseaux sociaux et du capital social sur la qualité de l'intégration socioprofessionnelle des personnes migrantes, et ce, dans une perspective comparative entre les personnes racisées et non racisées. À partir d'une méthodologie mixte, combinant des entretiens semi-dirigés et la production de sociogrammes égocentrés, douze personnes d'origines ethniques variées ont été rencontrées pour la collecte de données. Les données analysées nous ont permis, d'une part, de mieux comprendre certains facteurs influençant le développement de leurs réseaux et, d'autre part, comment les réseaux peuvent affecter la qualité de l'intégration socioprofessionnelle. Tout d'abord, l'accès différencié à certains lieux de rencontre semble découler de conditions matérielles d'existence (argent, \nresponsabilités familiales, temps consacré au travail ou aux études, quartier de résidence) inégales ou d'habitus culturels. Cet accès différencié à certains milieux de sociabilité favorise les rapprochements homophiles sur différents niveaux : intérêts ou situation professionnelle, origine ethnique, niveau de scolarité, expérience migratoire, stade de vie. Conséquemment, une personne en situation de déqualification professionnelle aura davantage tendance à avoir un réseau déqualifiant puisque les probabilités qu'elle rencontre une personne pouvant la connecter à un milieu de travail répondant à sa formation et à son expérience sont plus faibles. Ainsi, ce qui ressort des analyses est que la qualité des emplois obtenus dépend moins du type de lien mobilisé ou de l'ethnicité des connaissances que du contexte où les rencontres ont été faites. Considérant qu'une bonne partie des emplois ont été dénichés par l'entremise des réseaux et que, si l'on se fie à la littérature, cela serait également le cas pour les personnes natives, cette recherche en conclut que l'utilisation des réseaux comme modalité de référencement pour un emploi contribue à la discrimination systémique de certaines catégories de personnes migrantes sur le marché de l'emploi.\t \n________________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : immigration, intégration socioprofessionnelle, travail, réseaux sociaux, capital social, racisme, discrimination.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,118

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,292 · 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'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
Publié2018
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