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Enregistrement W7155494749 · doi:10.1353/ces.2025.a989104

Trustcraft and Trustweb: Navigating Information and Emotion by Highly Skilled Migrants in Canada

2025· article· en· W7155494749 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Ashika Niraula

Notice bibliographique

RevueCanadian ethnic studies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLibrary Science and Administration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNegotiationImmigrationSettlement (finance)Vulnerability (computing)Work (physics)DyadFace (sociological concept)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: Migrants, including those with higher education credentials, face challenges while navigating immigration policies and labour market in host countries, including Canada. During the migration and settlement process, accessing credible information is essential to maintain migrants’ sense of control and direction. Drawing on 18 semi-structured interviews (2022–2023) with highly skilled migrants (HSMs) on varied temporary work permits in Canada, this article examines how they navigate information through trustcraft (i.e., the strategic, emotional work of deciding which information and what source to believe) and the formation of trustweb (i.e., a dynamic network of varied information sources, or trust points, that assemble over time). Importantly, these two processes are relational and mutually constitutive. What makes the trustcraft-trustweb dyad unique is not only its content but the ongoing negotiation of (dis)trust across information sources. The information searching process is inherently uneven and shaped by HSMs’ geopolitical background and access to resources (e.g., financial means), which in turn shape one’s vulnerability to risk and emotional strain. Hence, migration information seeking should be understood as a stratified, relational practice rather than a neutral, purely cognitive task. Résumé: Les migrants, y compris ceux diplômés de l’enseignement supérieur, rencontrent des difficultés pour naviguer dans les politiques d’immigration et le marché du travail en pays d’accueil, le Canada inclus. Au cours du processus de migration et d’intégration, l’accès à des informations fiables est essentiel pour permettre aux migrants de maintenir un sentiment de contrôle et éviter de se sentir désorientés. Cet article s’appuie sur 18 entretiens semi-directifs (2022–2023) menés avec des migrants hautement qualifiés (MHQ) et titulaires de différents types de permis de travail canadiens. L’article analyse la manière dont les migrants surfent sur l’information à travers le trustcraft (c’est-à-dire le travail stratégique et émotionnel consistant à décider quelles informations et quelles sources croire) et à travers la formation d’un trustweb (c’est-à-dire un réseau dynamique de différentes sources d’information, ou de points de confiance, qui se constitue au fil du temps). Ces deux processus sont relationnels et mutuellement constitutifs. Le système trustcraft–trustweb est unique non seulement par son contenu, mais aussi par la négociation continue de la défiance (ou de la confiance) entre les différentes sources d’information. Le processus de recherche d’information est intrinsèquement inégal, et est façonné par le parcours géopolitique des MHQ et par leur accès à diverses ressources (par exemple, financières), lesquels influencent leur vulnérabilité au risque et à l’épuisement émotionnel. Ainsi, la recherche d’information en contexte migratoire doit être comprise comme une pratique stratifiée et relationnelle, et non comme un travail neutre et purement cognitif.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,801
Score d'incertitude au seuil0,423

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,297 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

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Publié2025
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