Les pratiques économiques des entrepreneurs issus de l'immigration chinoise. Le cas de Paris, Bruxelles et Montréal
Bibliographic record
Abstract
Cet article explore les liens économiques établis par les entrepreneurs issus de l'immigration chinoise. Il se base sur une analyse qualitative de soixante entretiens. Les personnes interrogées sont des Chinois en provenance de divers pays (République populaire de Chine, Taïwan, Vietnam, Laos, Cambodge, Thaïlande, Indonésie, Madagascar), établis dans les villes de Paris, Bruxelles et Montréal. Les données empiriques ici présentées indiquent que le phénomène est complexe et contextuel, et que les pratiques en matière d'échanges économiques entre les entreprises sont variées. L'article en étudie l'aspect ethnique, selon les caractéristiques du patron et la ville d'implantation, ainsi que leur évolution dans le temps. La recherche conclut à l'importance du facteur générationnel dans la pratique du commerce et à la part croissante des échanges transnationaux, en particulier en direction de la Chine. Corollairement, les échanges locaux entre entreprises chinoises immigrées s'affaiblissent. Loin du stéréotype d'immuabilité qui leur est parfois attribué, les entrepreneurs chinois immigrés font preuve d'adaptation aux contextes local, national et transnational.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".