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Record W2124014755 · doi:10.7202/1025328ar

« Enfant abandonné en Chine, puis domestiqué en France? Qu’est-ce que je suis pour eux?! ». Obligations familiales à rebours des enfants migrants d’origine chinoise à Paris

2014· article· fr· W2124014755 on OpenAlexvenueno aff
Simeng Wang

Bibliographic record

VenueEnfances Familles Générations · 2014
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicMigration, Identity, and Health
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

S’appuyant sur une enquête de terrain effectuée pendant trois ans dans la région parisienne auprès de jeunes d'origine chinoise qui consultent dans le secteur public ou privé de la psychiatrie, cet article 1 se focalise sur la relation entre ces derniers et leurs parents, et notamment sur le phénomène des « obligations familiales à rebours ». Il montre comment ces enfants migrants font bénéficier leurs parents de diverses ressources acquises ou liées au pays d’accueil. Au travers d'analyses sur le processus des migrations en deux temps – le délai entre la ou les migrations des parents et celle de l'enfant peut être de plus de dix ans –, l'auteure met d'abord en exergue trois formes d’obligations familiales à rebours : culturelle, économique et administrative, ainsi que leurs logiques sous-jacentes. Ensuite, sont prises en considération les réactions des jeunes concernés par ce phénomène : après avoir décrit leurs réflexions sur le fait de se sentir « obligés » de se mettre à la disposition de leurs parents, l'auteure examine les stratégies qu'ils adoptent pour contourner ces obligations familiales à rebours par l’intermédiaire du monde extérieur (école, travail, lieu de soin, association, etc.) où ils souhaitent ouvrir le champ des possibles.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.409
Threshold uncertainty score0.813

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0120.007
Scholarly communication0.0040.002
Open science0.0010.003
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.001

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.

Opus teacher head0.014
GPT teacher head0.315
Teacher spread0.301 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
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

Citations5
Published2014
Admission routes1
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