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Enregistrement W7104432575 · doi:10.71781/8014

Rookie Stare : immersion dans l’industrie du reboisement en Colombie-Britannique

2025· dissertation· fr· W7104432575 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2025
Typedissertation
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEmotional Labor in Professions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésESPACEPoison controlSociological research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le métier de reboiseur, enraciné depuis plus d’une cinquantaine d’année dans le milieu de la contre-culture, est aujourd’hui majoritairement pratiqué par de jeunes canadiens. Les conditions physiques difficiles, ainsi que la vie en communauté sur les camps de travail confrontent les jeunes travailleurs à un mode de vie alternatif qui participe à une transformation personnelle et identitaire. Ce mémoire explore leur expérience individuelle dans l’industrie du reboisement en Colombie-Britannique dans l’objectif de comprendre comment ces jeunes adultes vivent cette expérience de travail et comment s’articulent ces transformations. Pour ce faire, des planteurs recrues et des planteurs entamant une deuxième saison dans l’industrie ont été invités à partager leur expérience durant la saison de reboisement de l’année 2024 et dans les semaines suivant leur retour à la vie « normale ». Une approche qualitative, faite à partir de l’analyse de journaux intimes et d’entrevues semi-dirigées, a été privilégiée afin de recueillir un plus grand nombre de données. Une approche féministe a aussi été privilégiée afin de répondre à certaines affirmations avancées par la littérature scientifique déjà existante. Les résultats révèlent que l’industrie du reboisement constitue un espace liminal particulier où les jeunes adultes peuvent explorer leur identité et leur intimité, tout en leur permettant de vivre de nouvelles expériences dans un milieu qu’ils perçoivent comme étant sécuritaire grâce à la communauté qui les entoure. Ce mémoire permet d’explorer, pour l’une des premières fois en français, cette forme de travail intense, ainsi que sa communauté, à travers une approche novatrice de l’anthropologie du travail.

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)0,002
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, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,577
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,001

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,328 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2025
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Résumé présentoui

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