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Enregistrement W7104443248 · doi:10.71781/12455

La (re)construction d’identités des peidu mama sur et avec les réseaux sociaux : une étude de cas au Canada

2023· dissertation· fr· W7104443248 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2023
Typedissertation
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Ethnicity, and Economy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGender relationsNational identityIdentity (music)Context (archaeology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La présente étude s’intéresse à une diaspora de femmes chinoises qui s’est développée en volume et en diversité au cours de la dernière décennie, mais qui reste peu visible dans la recherche scientifique et dans les médias grand public. Ces femmes migrantes, connues sous le nom « peidu mama » (陪读妈妈), accompagnent leur enfant mineur à étudier dans des pays développés réputés pour leur éducation nationale. Située dans les contextes socioculturels de la Chine et du Canada, cette étude vise à explorer la négociation et la (re)construction d’identités des peidu mama sur et avec les réseaux sociaux à l’ère du Web 2.0. S’appuyant sur une analyse thématique des données issues d’entrevues individuelles semi-structurées avec cinq participantes et de leurs contenus numériques sur les réseaux sociaux, cette étude a examiné comment elles s’approprient stratégiquement les affordances des médias sociaux pour produire un soi transnational à travers une mise en récit de leurs expériences de migration. Les résultats démontrent que les participantes ont négocié la féminité traditionnelle associée aux peidu mama, tout en reproduisant certaines normes de genre issues de l’intersection du néolibéralisme et du confucianisme. À travers une coproduction de connaissances entre la chercheuse et les participantes, cette étude cherche à contribuer de nouveaux points de vue aux réflexions sur la migration des femmes à l’ère numérique.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,377

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0240,011
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,209 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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