« Tu viens d’où ? » : réponses, mémoires et identités de réfugiés syriens
Bibliographic record
Abstract
Dans un contexte multiculturel, les questions sur les origines sont inévitables. Dans notre ère caractérisée par les migrations (inter)nationales et la mondialisation, la rencontre avec l’Autre qui vient d’ailleurs est de plus en plus fréquente et possible. Du côté du migrant, la question ne passe pas inaperçue. Certains trouvent cette question banale alors que d’autres la considèrent gênante ou même raciste. Prenant en compte les stéréotypes et l’hostilité montante vis-à-vis des migrations, devant cette question une hésitation peut être éprouvée chez le migrant par crainte d’un jugement. Chez les réfugié.e.s, la question est d’autant plus problématique car les discussions qui suivront contiendront des interrogations qui sollicitent éventuellement la mémoire très possiblement chargée de souvenirs et des mémoires traumatiques.Dans le cadre de notre Master, nous réalisons un mémoire intitulé « la Mémoire et l’oubli dans le contexte migratoire : l’exemple des réfugiés syriens au Canada et en Europe ». Cet article est issu de la recherche que nous effectuons. Il propose de chercher à comprendre comment la question « tu viens d’où ? » est perçue par des réfugié.e.s syrien.ne.s vivant en Europe et au Canada et quel en est l’impact, tout en prenant en compte les particularités des conditions de l’exode des Syriens.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.004 |
| Open science | 0.003 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".