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Enregistrement W3159786770 · doi:10.7202/1076542ar

Le loisir comme facteur d’intégration sociale pour les nouveaux arrivants : étude de cas centrée sur certains arrondissements de Montréal

2021· article· fr· W3159786770 sur OpenAlex
Jean-Marc Adjizian, Romain Roult, Bob W. White, Denis Auger

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueEnjeux et société Approches transdisciplinaires · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSport and Mega-Event Impacts
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité du Québec à Trois-RivièresUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceSociologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Confrontés depuis plusieurs années à différents enjeux de société liés à l’intégration des nouveaux arrivants, le gouvernement du Québec et de nombreux acteurs locaux tentent par diverses initiatives de faciliter leur intégration. Cette recherche exploratoire vise à analyser la relation entre le loisir et l’intégration sociale des nouveaux arrivants dans un contexte interculturel. Cette recherche qualitative est fondée sur la conduite de 13 entrevues auprès de professionnels du loisir de sept arrondissements montréalais. L’analyse de ces entretiens permet entre autres de mettre en lumière les difficultés de communication auxquelles font face les professionnels en loisir lorsqu’ils travaillent avec ce type de population, le besoin de partenariats afin de mieux cerner les besoins des nouveaux arrivants, l’importance du bénévolat comme facteur d’intégration et de développement de la confiance en soi, ainsi que la participation du loisir dans la compréhension des référents et codes sociaux de la société d’accueil.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,478
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,289 · 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