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Record W2995540383

L'accompagnement des demandeurs d'asile au Québec : quelles possibilités d'empowerment?

2019· article· fr· W2995540383 on OpenAlexaboutno aff
Pascaline Lebrun

Bibliographic record

VenueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicMigration, Identity, and Health
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsEmpowermentSociologyPolitical science
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les déplacements de populations révèlent les situations économiques et politiques de nos sociétés. En effet, les migrations ont toujours existé que ce soit dû au nomadisme, à l’exode rural, à la migration économique ou encore de protection. Cependant, les migrations questionnent les professionnels en travail social qui côtoient des personnes immigrantes de tous statuts. Les discours politique et médiatique sur les migrations comportent aussi leur lot d’enjeux sécuritaires. Nous constatons ainsi une augmentation des mesures de contrôle aux frontières et plusieurs modifications relatives à la Loi sur l’immigration et la protection des réfugiés qui ont un impact direct sur la vie des migrants, en particulier ceux qui recherchent l’asile. À travers ce mémoire, nous explorerons les parcours des demandeurs d’asile au Québec. L’expérience d’être réfugié et en recherche de protection entraîne des enjeux sécuritaires et humanitaires, quel que ce soit le pays de départ ou celui d’accueil. Les populations en recherche de protection, particulièrement les demandeurs d’asile, seraient ainsi soumis à des difficultés d’ordre structurel. C’est dans ce contexte que nous nous questionnons sur les conditions d’accueil des demandeurs d’asile au Québec. Plus précisément, le sujet de ce mémoire porte sur l’empowerment des demandeurs d’asile, à savoir si l’accompagnement offert leur permet des conditions favorables à l’exercice d’un pouvoir d’agir.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.467
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0030.001
Scholarly communication0.0000.002
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.001

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 head0.016
GPT teacher head0.242
Teacher spread0.227 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
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
Published2019
Admission routes1
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