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Record W3159324391 · doi:10.71781/7324

Autochtones et nouveaux immigrants, une communauté de destin?

2020· dissertation· fr· W3159324391 on OpenAlexaboutno aff
Malik Filah

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2020
Typedissertation
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicCultural Identity and Heritage
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Quel est l’état des relations entre les Autochtones et les nouveaux immigrants au Canada ? Existe-t-il une communauté de destin entre les populations nouvellement arrivées au Canada et les premiers peuples qui y étaient présents avant l’arrivée des colons européens ? Au-delà de leur différence, existe-t-il des similarités historiques, culturelles ou spirituelles entre ces deux groupes ? Ce sont les questions auxquelles se propose de répondre ce travail de recherche en se focalisant sur les mariages mixtes entre Autochtones et nouveaux immigrants. Après être revenus sur l’historique des relations entre ces deux entités et leur évolution jusqu’à nos jours, et avoir présenté les problématiques et les concepts liés à la notion de couple mixte, nous analyserons les extraits de différents d’entretiens réalisés avec des membres d’unions entre Autochtone et nouveaux immigrants ainsi que leurs enfants, afin de dégager des éléments de réponse relative à nos questionnements et tenter d’établir des faits concernant ce type d’unions. Ce travail de recherche se focalisera moins sur les couples en tant que tels que sur le ressenti qu’ils inspirent à leur entourage et aux communautés auxquelles ils appartiennent. De nombreux points seront abordé dans ce mémoire, notamment la question de la rencontre, celle de l’éducation des enfants ou encore les stratégies interculturelles mises en place par les membres de ces couples pour surmonter les éventuelles difficultés auxquelles ils doivent faire face dans leur vie quotidienne.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.501
Threshold uncertainty score0.992

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0100.008
Scholarly communication0.0070.003
Open science0.0010.004
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0120.001

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 head0.080
GPT teacher head0.326
Teacher spread0.246 · 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
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
Published2020
Admission routes1
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