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Enregistrement W4406141432 · doi:10.7202/1115116ar

Les besoins des groupes francophones en contexte minoritaire en matière de recherche en immigration francophone1

2024· article· fr· W4406141432 sur OpenAlexaffvenueabout
Linda Cardinal, Guillaume Deschênes‐Thériault, Lori-Ann Cyr

Notice bibliographique

RevueEnjeux et société Approches transdisciplinaires · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Identity, and Health
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesFrenchArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les besoins de recherche des groupes francophones offrant des services directs ou indirects en immigration sont peu étudiés et connus. Le texte présente les résultats d’un sondage sur le sujet réalisé pour l’Observatoire en immigration francophone au Canada en 2024. Les données montrent que la majorité des organismes utilise des données de recherche pour mettre en place de nouveaux services, organiser de nouvelles activités, adapter l’offre de services et d’activités existantes et élaborer leur planification stratégique. Les résultats révèlent aussi que près de la moitié des répondants ont des priorités de recherche dans leurs plans stratégiques ou plans d’action. Ces priorités portent sur l’ensemble du continuum en immigration, incluant les étapes du recrutement et de la sélection ainsi que la rétention. Cependant, les deux tiers des répondants considèrent les données de recherche comme étant peu accessibles ou pas du tout accessibles. Les données révèlent ainsi l’existence de défis majeurs en matière de rayonnement et de diffusion des connaissances en immigration francophone auprès des milieux communautaires. Ainsi, le sondage permet de confirmer l’importance de mieux comprendre les besoins de recherche en immigration francophone des groupes travaillant dans ce secteur afin de leur permettre de faire avancer leurs dossiers.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,369
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,325 · 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'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
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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