Le loisir comme facteur d’intégration sociale pour les nouveaux arrivants : étude de cas centrée sur certains arrondissements de Montréal
Bibliographic record
Abstract
Confrontés depuis plusieurs années à différents enjeux de société liés à l’intégration des nouveaux arrivants, le gouvernement du Québec et de nombreux acteurs locaux tentent par diverses initiatives de faciliter leur intégration. Cette recherche exploratoire vise à analyser la relation entre le loisir et l’intégration sociale des nouveaux arrivants dans un contexte interculturel. Cette recherche qualitative est fondée sur la conduite de 13 entrevues auprès de professionnels du loisir de sept arrondissements montréalais. L’analyse de ces entretiens permet entre autres de mettre en lumière les difficultés de communication auxquelles font face les professionnels en loisir lorsqu’ils travaillent avec ce type de population, le besoin de partenariats afin de mieux cerner les besoins des nouveaux arrivants, l’importance du bénévolat comme facteur d’intégration et de développement de la confiance en soi, ainsi que la participation du loisir dans la compréhension des référents et codes sociaux de la société d’accueil.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.019 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".