Bibliographic record
Abstract
Depuis 30 ans, des milliers d'hommes et de femmes originaires du Vietnam ont quitté leur pays pour venir s'installer au Canada et au Québec, et ce, dans des conditions souvent difficiles. Aujourd'hui, la communauté vietnamienne compte plus de 25 000 personnes à Montréal et dans sa région. Ce n'est certes pas la plus nombreuse dans le paysage ethnique montréalais, mais elle y occupe une place importante. La plupart des Viéto-Montréalais se sont admirablement bien adaptés à leur société d'accueil et leurs expériences migratoires demeurent singulières. Mais les connaissons-nous vraiment ? Que savons-nous de leur vie familiale, de leurs activités économiques et de leurs croyances religieuses ? Quelle est la situation des jeunes ? Par delà la simple description, les auteurs tentent de saisir les mécanismes ayant permis à cette communauté de bâtir au Québec une vie économique, sociale et culturelle nouvelle, en adéquation avec son identité. La notion de « capital social », largement abordée ici, permet de mieux comprendre comment les familles et les communautés immigrées établissent des relations solides à l'intérieur comme à l'extérieur de leur groupe d'origine. Tout au long de cet ouvrage qui privilégie une approche anthropologique, le lecteur pourra comprendre comment les Viéto-Montréalais ont su tirer parti du multiculturalisme ambiant pour mieux s'adapter et s'intégrer.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 0.002 |
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".