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Record W2896951374

L'influence des réseaux sociaux et du capital social sur la qualité de l'intégration socioprofessionnelle des personnes migrantes racisées et non racisées à Montréal

2018· article· fr· W2896951374 on OpenAlexaboutno aff
Walter-Olivier Rottmann-Aubé

Bibliographic record

VenueArchipelago (Université du Québec à Montréal) · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHealthcare Systems and Practices
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceSociologyArt
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Ce mémoire tente de cerner l'influence des réseaux sociaux et du capital social sur la qualité de l'intégration socioprofessionnelle des personnes migrantes, et ce, dans une perspective comparative entre les personnes racisées et non racisées. À partir d'une méthodologie mixte, combinant des entretiens semi-dirigés et la production de sociogrammes égocentrés, douze personnes d'origines ethniques variées ont été rencontrées pour la collecte de données. Les données analysées nous ont permis, d'une part, de mieux comprendre certains facteurs influençant le développement de leurs réseaux et, d'autre part, comment les réseaux peuvent affecter la qualité de l'intégration socioprofessionnelle. Tout d'abord, l'accès différencié à certains lieux de rencontre semble découler de conditions matérielles d'existence (argent, \nresponsabilités familiales, temps consacré au travail ou aux études, quartier de résidence) inégales ou d'habitus culturels. Cet accès différencié à certains milieux de sociabilité favorise les rapprochements homophiles sur différents niveaux : intérêts ou situation professionnelle, origine ethnique, niveau de scolarité, expérience migratoire, stade de vie. Conséquemment, une personne en situation de déqualification professionnelle aura davantage tendance à avoir un réseau déqualifiant puisque les probabilités qu'elle rencontre une personne pouvant la connecter à un milieu de travail répondant à sa formation et à son expérience sont plus faibles. Ainsi, ce qui ressort des analyses est que la qualité des emplois obtenus dépend moins du type de lien mobilisé ou de l'ethnicité des connaissances que du contexte où les rencontres ont été faites. Considérant qu'une bonne partie des emplois ont été dénichés par l'entremise des réseaux et que, si l'on se fie à la littérature, cela serait également le cas pour les personnes natives, cette recherche en conclut que l'utilisation des réseaux comme modalité de référencement pour un emploi contribue à la discrimination systémique de certaines catégories de personnes migrantes sur le marché de l'emploi.\t \n________________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : immigration, intégration socioprofessionnelle, travail, réseaux sociaux, capital social, racisme, discrimination.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.004
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: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.041
Threshold uncertainty score0.118

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0030.002
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.000

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 head0.031
GPT teacher head0.323
Teacher spread0.292 · 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

Citations0
Published2018
Admission routes1
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