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Enregistrement W3132141630 · doi:10.3917/rs1.084.0122

Les Québécois-e-s d’origine maghrébine de Montréal face à leur retraite : maktoub et planification

2021· article· fr· W3132141630 sur OpenAlexaffabout
Selma Tannouche Bennani

Notice bibliographique

RevueRetraite et société · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Aging, and Tourism Studies
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quatre-vingts pour cent des Maghrébins vivant au Canada sont établis à Montréal. Arrivés progressivement dans la province du Québec à partir des années 1990, les Maghrébins de Montréal sont pour la plupart venus en tant que travailleurs qualifiés et ont suivi un parcours professionnel long et difficile. Leur insertion professionnelle sur le marché du travail québécois les a souvent menés vers la voie de la déqualification alors qu’ils ont été sélectionnés principalement en fonction de leurs diplômes et de leur expérience professionnelle. Les obstacles à leur insertion professionnelle sont nombreux, comme la non-reconnaissance de leurs diplômes, la méconnaissance de l’anglais et l’absence de réseaux professionnels à leur arrivée. Les premières cohortes de Maghrébins immigrés arrivent progressivement à la retraite, période qu’il est de plus en plus nécessaire de planifier dans le but d’éviter que ne se développent des problèmes majeurs dans le futur. Cet article cherche à comprendre l’influence des trajectoires en emploi des Maghrébins de Montréal sur leurs comportements pour planifier leur retraite. Les résultats présentés ici découlent d’une enquête de terrain réalisée durant l’année 2016 au cours de laquelle 22 récits de vie et deux groupes de discussion ont été effectués auprès de Marocains, Algériens et Tunisiens âgés de plus de 50 ans et vivant à Montréal. De cette étude est ressortie une typologie de ces « planificateurs » en fonction des différents parcours professionnels. Ils se répartissent entre financiers, « galériens », permanents et autonomes.

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)0,002
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,271

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0140,003
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,001

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,302 · 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
Publié2021
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