Un apport des entretiens collectifs : saisir les processus de vulnérabilisation en faisant émerger préjugés et tabous
Notice bibliographique
Résumé
Cette contribution s’appuie sur une recherche qualitative centrée sur l’intégration d’enseignants migrants travaillant dans les écoles québécoises. Dans ces contextes, ils sont vulnérabilisés : d’une part, leurs conditions d’emploi sont dégradées, car ils sont recrutés sur des statuts précaires et souvent affectés à des postes hors de leur expertise disciplinaire; d’autre part, leur place dans les relations de travail est fragile, car faute d’expérience au Québec, ils ne partagent pas d’emblée les conventions locales de travail et sont alors faiblement intégrés dans leur écologie professionnelle. Leurs activités sont donc marquées par des surprises et des chocs, mais aussi par des « faux pas » perçus comme des transgressions des normes en vigueur. Notre dispositif d’enquête, fondé sur des entretiens collectifs associant des enseignants migrants et des partenaires de travail, conduit à réévaluer ces expériences et situations. Une analyse des interactions qui s’y déroulent et des ficelles méthodologiques employées par la chercheuse permet l’expression d’interprétations stéréotypiques implicites qui alimentent la vulnérabilisation au travail des enseignants migrants. Ces interprétations se jouent dans le sens d’une stigmatisation sur deux plans : celui des conduites quotidiennes manifestes et celui des assignations identitaires plus diffuses.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,013 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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.
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».