Trouver un emploi pour une personne réfugiée : les dimensions de l’accueil
Bibliographic record
Abstract
Travailler, étudier, se sentir accueilli sont des dimensions centrales des processus d’intégration. La question du droit à la ville des personnes immigrantes est abordée sous l’angle de l’hospitalité et de l’accueil, soit la place accordée aux personnes réfugiées, illustrée à partir du cas de l’emploi. Le Québec a accueilli plus de 26 000 réfugiés entre 2011-2015. En raison des défis particuliers auxquels ils sont confrontés (trajectoires prémigratoires, langue étrangère, niveau de scolarité), nous visons, avec cette recherche-action, à mieux comprendre les processus d’intégration professionnelle de ces réfugiés et les ressources en employabilité qui sont impliquées. À cette fin, nous avons rencontré 17 intervenants du milieu communautaire et 14 personnes réfugiées à Montréal et dans des villes d’autres régions. Au coeur des entrevues, l’accueil est apparu comme une dimension fondamentale, tant du point de vue des personnes réfugiées que des intervenants. Dans cet article, nous explorons en quoi cet accueil est une porte d’entrée pour le vivre-ensemble, abordé à travers l’emploi, mais touchant plus largement la vie sociale.
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 | 0.007 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.020 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.010 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".