Femmes immigrantes et insertion en emploi : parcours et analyse des trajectoires des Rwandaises dans la région d'Ottawa-Gatineau
Notice bibliographique
Résumé
La présente étude de cas, menée auprès des immigrantes d’origine rwandaises de la région d’Ottawa-Gatineau, vise à identifier les obstacles d’intégration en emploi et les stratégies de contournement usitées face à ces obstacles par cette population à l’étude. Dans l’objectif de pallier à la demande croissante du marché du travail résultante du rétrécissement de la population active, le Canada a recours et encourage l’immigration. Plusieurs mesures et outils sont mis en place pour tirer profit de ce phénomène. C’est le cas de la grille de sélection instaurée au niveau fédéral ainsi que par la province du Québec. Les critères qui la composent visent certains profils sociodémographiques et certaines caractéristiques en matière de formation et d’expérience professionnelle en lien avec les besoins du marché du travail. Néanmoins, l’écart entre la situation des immigrants sur le marché du travail et celle des Canadiens de naissance ne cesse de se creuser, malgré cette sélection et l’existence de politiques orientées dont celle relative à l’équité en matière d’emploi. Nombreux sont les obstacles à souligner. Parmi eux, nous retenons la non maîtrise de l’anglais et du français, la discrimination fondée sur l’origine ethnique, etc. C’est dans ce cadre, que nous avons choisi d’examiner les obstacles d’intégration en emploi et les stratégies utilisées pour y faire face. \nÀ la lumière des données recueillies en entrevues, que nous avons formalisées puis schématisées par un usage inusité de la notion de trajectoire, il est apparu que la non reconnaissance et/ou la dévalorisation du capital humain combinée au déplacement migratoire, qui sépare ce capital de ses réseaux sociaux, s’avèrent des obstacles majeurs à l’intégration des immigrants. Le capital humain des immigrants acquis dans un autre espace n’est ni reconnu ni valorisé dans le pays d’accueil. En outre, la migration éloigne l’immigrant de ses réseaux sociaux initiaux, alors que ces derniers sont largement sollicités lors de l’insertion sur le marché de l’emploi. Face à ces obstacles, plusieurs stratégies de contournement sont déployées. Elles sont parfois inefficaces puisqu’elles sont individuelles alors que les obstacles sont structurels et institutionnels. Cet état de fait, au terme de notre analyse, nous conduit à la formulation de quelques recommandations.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».