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Enregistrement W3090871908 · doi:10.4000/mimmoc.3973

« Tu viens d’où ? » : réponses, mémoires et identités de réfugiés syriens

2020· article· fr· W3090871908 sur OpenAlexaboutno aff
Ayman Al Joumaa

Notice bibliographique

RevueMémoire(s) identité(s) marginalité(s) dans le monde occidental contemporain · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMiddle East and Rwanda Conflicts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans un contexte multiculturel, les questions sur les origines sont inévitables. Dans notre ère caractérisée par les migrations (inter)nationales et la mondialisation, la rencontre avec l’Autre qui vient d’ailleurs est de plus en plus fréquente et possible. Du côté du migrant, la question ne passe pas inaperçue. Certains trouvent cette question banale alors que d’autres la considèrent gênante ou même raciste. Prenant en compte les stéréotypes et l’hostilité montante vis-à-vis des migrations, devant cette question une hésitation peut être éprouvée chez le migrant par crainte d’un jugement. Chez les réfugié.e.s, la question est d’autant plus problématique car les discussions qui suivront contiendront des interrogations qui sollicitent éventuellement la mémoire très possiblement chargée de souvenirs et des mémoires traumatiques.Dans le cadre de notre Master, nous réalisons un mémoire intitulé « la Mémoire et l’oubli dans le contexte migratoire : l’exemple des réfugiés syriens au Canada et en Europe ». Cet article est issu de la recherche que nous effectuons. Il propose de chercher à comprendre comment la question « tu viens d’où ? » est perçue par des réfugié.e.s syrien.ne.s vivant en Europe et au Canada et quel en est l’impact, tout en prenant en compte les particularités des conditions de l’exode des Syriens.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,827
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,257 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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