Repérage de quelques obstacles linguistiques et culturels des soins de santé pour les immigrants francophones de la Nouvelle-Écosse
Bibliographic record
Abstract
Ce texte s’attarde au concept d’« immigrant francophone » appliqué au contexte de la Nouvelle-Écosse. Contrairement à ce qu’on peut imaginer à un premier niveau d’analyse, ce concept est polysémique et le sens qu’on y attribue varie selon les acteurs sociaux qui l’utilisent. Donc, afin de mieux délimiter l’objet de notre propos, nous avançons quelques éléments de définition à prendre en compte. Il s’agit d’une recherche exploratoire orientée vers la formulation de quelques pistes de réflexion, voire quelques hypothèses de travail à vérifier lors de la réalisation de futures recherches dans le domaine de la santé auprès des communautés francophones et acadiennes de la Nouvelle-Écosse. Pour étoffer notre propos, nous présentons quelques données empiriques recueillies à même le travail de terrain mené principalement dans le milieu associatif à Halifax et dans le sud-ouest de la province depuis 2003. Dans ce contexte, nous avons mené des enquêtes en procédant notamment à de l’observation participante. Nous avons aussi eu recours à des documents écrits tels que des documents gouvernementaux, des articles dans des revues spécialisées, des journaux. Les liens que nous avons établis entre des thèmes comme langue, culture et santé nous ont conduite finalement à proposer quelques questions de recherche et quelques hypothèses de travail.
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 | 0.004 | 0.005 |
| 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 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 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".