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Record W2123279950 · doi:10.7202/016485ar

L’aide transnationale au sein des familles d’immigrés qualifiés établis en Australie: une comparaison entre les immigrés italiens et les réfugiés afghans1

2007· article· fr· W2123279950 on OpenAlexvenueno aff
Loretta Baldassar

Bibliographic record

VenueEnfances Familles Générations · 2007
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicMigration and Labor Dynamics
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Pour la plupart, les relations d’aide intergénérationnelle transnationale ont été centrées sur la prise en nourrice et la garde d’enfants. En revanche, le présent article s’intéresse à l’échange d’aide transnationale entre des immigrés établis en Australie et leurs parents vieillissants « restés au pays », ce qui est en contradiction avec l’idée que l’aide ne peut s’opérer que dans un contexte de proximité physique. Le modèle d’aide transnationale de Baldassar, Baldock et Wilding (2007) est appliqué à deux groupes de familles récemment immigrées en Australie: des immigrés italiens qualifiés et des réfugiés humanitaires afghans, dont plusieurs sont aussi des cols blancs. Bien que les deux groupes d’immigrés soient arrivés en Australie depuis 1980, munis de diplômes professionnels, leurs familles diffèrent sensiblement pour ce qui est de leur capacité, leur obligation et leurs engagements à échanger de l’aide à distance. Dans ce contexte, le moment de l’arrivée et les qualifications professionnelles sont moins pertinents que les autres facteurs qui nuisent aux pratiques et procédés d’aide transnationale. Parmi les facteurs particulièrement importants, notons les conditions économiques et sociales des familles dans le pays d’origine; les trajectoires d’établissement et d’intégration des immigrés dans leur pays d’accueil ainsi que la disponibilité des services de bien-être et des infrastructures de communications dans chaque pays.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.703
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.003
Science and technology studies0.0030.002
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.067
GPT teacher head0.378
Teacher spread0.312 · 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 designTheoretical or conceptual
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

Citations8
Published2007
Admission routes1
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