Expériences de parrainage collectif de personnes réfugiées au Québec : perspectives de parrains et de personnes réfugiées de la Syrie
Bibliographic record
Abstract
Entre 2015 et 2017, le Québec a accueilli 11 251 réfugiés syriens, dont la majorité (81 %) via le programme de parrainage par des collectivités (Ministère de l’Immigration, de la Diversité et de l’Inclusion, MIDI, 2017). Ce programme, maintes fois présenté comme un modèle dans le monde, repose sur l’engagement volontaire de groupes de deux à cinq personnes de la société civile ou d’organisations communautaires ou religieuses qui acceptent la responsabilité d’assurer l’intégration et de couvrir les besoins essentiels de réfugiés durant douze mois. Adoptant une approche qualitative et microsociale, notre recherche-action réalisée entre 2016 et 2017 se penche sur l’expérience de personnes réfugiées syriennes parrainées et sur celle de leurs parrains. Compte tenu de l’arrivée « massive » de réfugiés syriens au Québec depuis 2015, mais aussi du leitmotiv de la responsabilité des parrains vis-à-vis de l’intégration des personnes réfugiées, comment les parrains interprètent-ils leurs responsabilités et quelles sont les modalités de soutien aux personnes qu’ils accueillent ? Notre équipe a rencontré plus de 50 participants et collaborateurs, dont une vingtaine de personnes réfugiées et autant de parrains. Le but de cet article est de porter un regard critique sur la mise en oeuvre du programme de parrainage collectif des personnes réfugiées et de relever la diversité des expériences — tantôt positives, tantôt ambiguës —, et ce, tant du point de vue des parrains que de celui des personnes parrainées. Nous conclurons par des réflexions sur les enjeux, mais aussi sur l’apport du programme de parrainage collectif, tout en soulevant l’importance de la complémentarité des rôles et des responsabilités des gouvernements, des organismes, des parrains et de la société civile au coeur de l’hospitalité.
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 | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.019 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
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.
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".