L’enclave ethnique : réflexions théoriques et études de cas
Bibliographic record
Abstract
Ce texte a cherché à mettre en relief les différences systématiques qui existent entre différents modes d’entrée et d’intégration des groupes immigrants. Cette perspective qui s’articule autour de la question des modes d’intégration structuraux, notamment la notion d’enclave ethnique se situe donc en opposition à deux perspectives généralement acceptées : l’une axée sur les modes d’assimilation et l’autre sur la stratification du marché du travail. À ce titre, le texte marque un progrès par rapport aux descriptions plus générales du processus d’adaptation. La typologie présentée, ici, reste cependant provisoire. De la même façon que des recherches sur les situations particulières de certains groupes ethniques ont permis de modifier, voire remplacer, les hypothèses plus générales existantes, on peut s’attendre à ce que les idées présentées, ici, fassent l’objet de révisions ultérieures. De nouveaux groupes d’immigrants sont en train de changer la composition de l’immigration aux États-Unis. Dans ce contexte, le regain d’intérêt au sujet de l’immigration, ne manquera pas de stimuler de nouvelles études empiriques et de nouvelles hypothèses de recherche.
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 | 0.008 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.039 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.017 |
| Open science | 0.003 | 0.007 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".