Examining Bonding and Bridging Activities in the Context of a Common Spaces Approach to Integration
Bibliographic record
Abstract
Cet article porte sur les relations dans les activités qui favorisent l’affectif et le relationnel pour les groupes d’immigrés et de non-immigrés identifiés par le dossier analytique de l’Enquête sur la diversité ethnique (EDE 2002) sur lequel il s’appuie, et sur les variables sélectionnées pour mesurer leur intégration par la création d’espaces communs. À partir du modèle d’Ager et Strang (2004, 2008), nous avons posé l’hypothèse que ces deux activités suscitent et reflètent bien davantage de tels espaces toujours plus liés à l’intégration en question. Dans presque tous les cas, celles à caractère relationnel ont été associées à l’établissement de terrains communs qui servent de marqueurs d’insertion, tandis que celles à caractère affectif n’ont eu qu’un effet d’inclusion dans certaines circonstances, mais pas dans toutes. Notre analyse soutient un modèle conceptuel d’intégration qui met en lumière le développement d’espaces communs en expansion à partir de groupes se définissant comme ethniques, à la fois comme facteur et comme marqueur inclusifs.
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 | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| 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".