«Il faut que je me débrouille moi-même» : stratégies mobilisées par les étudiantes et étudiants issus d’Amérique latine au Québec pour résister aux inégalités
Notice bibliographique
Résumé
Ce mémoire présente une analyse des parcours d’études, du primaire jusqu’au postsecondaire, d’étudiantes et étudiants issus d’Amérique latine au Québec, en ciblant leurs inégalités vécues et les stratégies qu’ils ont mobilisées. Au moyen d’une posture épistémologique critique-interprétative, 16 entretiens biographiques semi-dirigés menés auprès de 8 participantes et participants ont été analysés, afin d’appréhender leurs vécus individuels. Dans un premier temps, en utilisant la théorie critique de la race et LatCrit, quatre enjeux majeurs relatés par les participantes et participants de cette étude ont été approfondis : les enjeux liés au fait de provenir d’une famille défavorisée, l’interruption du parcours d’études, la non-maîtrise de la langue de scolarisation et les difficultés relatives au décodage du métier d’étudiant. Dans chacun de ces enjeux, les participantes et participants racontent vivre de multiples inégalités, de manière intersectionnelle. À la lumière de la typologie du modèle axé sur la théorie de la richesse culturelle des communautés (Yosso, 2005), la deuxième étape d’analyse a mené vers une analyse typologique et transversale relative aux capitaux mobilisés par les participantes et participants tout au long de leur parcours d’études. Cette analyse a permis d’identifier les types de capitaux pouvant s’enrichir mutuellement : les capitaux accumulés; les capitaux de résilience; et les capitaux d’émancipation. Ces types de capitaux mettent en exergue les forces que les étudiantes et étudiants issus d’Amérique latine portent en eux, les forces des capitaux provenant de leur famille et de leur communauté et menant ultimement à leur émancipation. Cette recherche permettrait de bonifier, d’améliorer les politiques, plans d’action et pratiques des institutions scolaires et postsecondaires au Québec en lien avec la réduction des inégalités.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,026 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».