Dynamiques identitaires en milieu de travail plurilingue et multiethnique
Bibliographic record
Abstract
À partir de l’idée que les individualités sont en grande partie tributaires du milieu dont elles sont issues, cet article souhaite apporter une réflexion sur le jeu entre les groupes d’appartenance et la formation identitaire, en particulier sur les stratégies mises en oeuvre par de jeunes Québécois francophones et Suisses romands pour s’intégrer à un milieu professionnel qui offre un contexte d’échanges interculturels et promeut des politiques officielles en faveur du plurilinguisme et du multiculturalisme. Le Canada et la Suisse connaissent des rapports de force entre groupes linguistiques majoritaire et minoritaires qui agissent sur les dynamiques relationnelles entre les communautés. Les jeunes intègrent dans leur formation identitaire des caractéristiques de leur collectivité, mais ils connaissent aussi des expériences personnelles qui forment leur individualité. Des études de cas permettent de saisir leur façon de concevoir leur expérience de travail dans un milieu plurilingue et multiethnique, et démontrent que les dynamiques de groupes influencent fortement l’environnement 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 | 0.006 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
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".