Le milieu d’origine dans l’imaginaire des immigrés professionnels africains en mobilité sociale au Canada
Bibliographic record
Abstract
Inscrit dans une approche subjective de la mobilité sociale qui se sert de la capacité narrative des interviewés, cet article cherche à analyser les récits d’affranchissement et du maintien permanent des liens au milieu d’origine, dans les expériences de la mobilité sociale et professionnelle des immigrés professionnels africains francophones vivant au Canada. Nonobstant leurs efforts d’affranchissement d’un ensemble d’habitudes, des pratiques et référents traditionnels, leur mobilité socioprofessionnelle demeure celle d’identification à leur trait définitionnel et explicatif : leur milieu d’origine. Ce dernier doit se réaliser, se maintenir en eux et par eux. De ce fait, les expériences de la mobilité socioprofessionnelle des immigrés professionnels africains francophones laissent percevoir, d’une part, qu’elles ne répondent pas à un «courant de vie et de pensée» qui justifie une puissance qui entrainerait aux arrachements des racines existentielles et à l’abandon concret d’un mode d’existence, et de l’autre, les ruptures perpétuelles au milieu d’origine et la tendance « méritocratique» dans la forte mobilité sociale sont uniques et singulières à un groupe humaine donné.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.029 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".