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Record W3208949249 · doi:10.7202/1082864ar

Mobilités, circulation et ancrages : la francophonie dans la vallée de l’Okanagan-Similkameen en Colombie-Britannique1

2021· article· fr· W3208949249 on OpenAlexaffvenueabout
Patricia Lamarre, Monica Heller, Yves Frénette, Thierry Deshayes

Bibliographic record

VenueFrancophonies d Amérique · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicMigration, Aging, and Tourism Studies
Canadian institutionsUniversity of TorontoUniversité de Saint-BonifaceUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article aborde le lien entre mobilités et ancrages francophones dans l’Okanagan-Similkameen grâce à des entretiens menés auprès de 35 francophones établis dans la vallée, ainsi que de 24 travailleurs saisonniers francophones qui font partie des jeunes qui convergent dans la région chaque été depuis les années 1980 pour la cueillette des cerises. La mobilité de ces jeunes s’inscrit dans une longue histoire de travailleurs saisonniers francophones. Toutefois, à une mobilité de « survie » économique s’ajoutent des mobilités de type vacances-travail, attirant des jeunes de la classe moyenne. Ceux et celles qui décident de s’ancrer pour un temps ou pour la vie sont des francophones qui sont presque tous venus d’ailleurs. Nos données mettent en évidence peu de projets de vie pouvant être définis comme des déplacements « permanents », même chez ceux et celles qui sont installés dans la vallée depuis des décennies. On note aussi qu’il est possible d’être mobile sans perturber ses ancrages géographiques et identitaires et que les ancrages peuvent être multiples, partiels et temporaires.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
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 score0.532
Threshold uncertainty score0.931

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0040.003
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0000.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.000

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.

Opus teacher head0.008
GPT teacher head0.270
Teacher spread0.262 · 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

Citations2
Published2021
Admission routes3
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