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Record W1491272394 · doi:10.7202/1027815ar

Barrières à la poursuite des études chez les immigrants

2014· article· fr· W1491272394 on OpenAlexaffvenueabout
Vahideddin Namazi

Bibliographic record

VenueDiversité urbaine · 2014
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicMigration and Labor Dynamics
Canadian institutionsUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceEthnologyArtSociology

Abstract

fetched live from OpenAlex

Afin d’approfondir les connaissances sur les difficultés du parcours éducatif auxquelles font face certains groupes d’immigrants au Canada, nous avons fait une série d’entrevues semi-dirigées avec des immigrants iraniens travaillant comme chauffeurs de taxi à Montréal et n’ayant pas réussi à obtenir un diplôme universitaire canadien. Ainsi, le statut à l’arrivée d’une majorité d’entre eux en tant que demandeurs d’asile et le retard du traitement des demandes dans les années 1980 et 1990 les empêchant de bénéficier du même tarif de droits de scolarité que celui des autres Canadiens pendant les premières années au pays ont été les causes principales les ayant fait dévier du parcours éducatif et professionnel qu’ils avaient prévu. Outre la sous-évaluation de leurs diplômes obtenus à l’étranger et le sentiment de discrimination qui en découle, leur perception négative de leur discipline d’étude, les besoins de la famille, le retour aux études des épouses ainsi que des engagements financiers envers d’autres membres de la famille restés en Iran ont fait en sorte que certains n’ont pu suivre que quelques cours. Cette étude révèle l’impact négatif des règlements limitant les possibilités de poursuivre les études chez certains groupes d’immigrants, ainsi que les manières d’agir de ces groupes dans la vie familiale et sociale.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.872
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.014
GPT teacher head0.242
Teacher spread0.228 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations1
Published2014
Admission routes3
Has abstractyes

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