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Enregistrement W2952614324 · doi:10.4000/communiquer.4071

Dynamiques interculturelles en milieu de travail et associatif : des enjeux incontournables pour une participation démocratique des néo-Québécois

2019· article· fr· W2952614324 sur OpenAlexaffvenueabout
Jorge Frozzini, Audrey Gonin, Marie-Josée Lorrain

Notice bibliographique

RevueCommuniquer Revue de communication sociale et publique · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMulticulturalism, Politics, Migration, Gender
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le milieu du travail est un des principaux lieux de rencontres interculturelles, où l’apprentissage et l’adaptation au nouvel environnement social se développent et influencent la vie démocratique. Toutefois, peu de recherches font des liens entre les problématiques liées à l’emploi et la participation démocratique des migrants et des immigrants. À l’aide des données de trois recherches menées en parallèle et en nous inspirant du modèle des 3D (diversité, discrimination et dialogue) développé par White (2017 et 2018), nous effectuons une méta-analyse autour des questions concernant : les difficultés rencontrées dans l’accès à l’emploi et aux bonnes conditions de travail; et les stratégies adoptées pour entamer un dialogue interculturel. Cette analyse permet de saisir quelques stratégies permettant le passage d’une situation de discrimination et de non-reconnaissance de la diversité à un dialogue soutenant la participation citoyenne. Cet article met en avant que la lutte contre la discrimination, loin de s’opposer au dialogue, est une voie qui permet de l’établir, en vue de réduire les écarts existants entre néo-Québécois et membres de la société d’accueil. L’analyse démontre que certaines stratégies demandent un investissement non négligeable au sein de secteurs plus favorables à une ouverture auprès des néo-Québécois. Les stratégies adoptent diverses formes qui permettent aussi la reconnaissance de certaines de leurs compétences.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
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 enseignants0,438
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,409
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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations8
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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