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Record W3217736979 · doi:10.25071/1920-7336.40765

Soutenir sa famille en contexte de migration forcée en tant que femme syrienne établie au Québec et au Liban

2021· article· fr· W3217736979 on OpenAlexaffvenueabout
Myriam Richard

Bibliographic record

VenueRefuge Canada s Journal on Refuge · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicMiddle East Politics and Society
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Même si la vulnérabilité constitue une des pierres angulaires de l’accès à la protection et aux services d’aide humanitaire pour les personnes réfugiées, elle fait rarement l’objet d’une définition en dehors du sens commun - le risque de subir un préjudice - et de son usage comme outil de mesure de la précarité socioéconomique. Cet article propose d’élargir les contours de cette notion en s’appuyant sur une recherche empirique ancrée dans l’approche théorique féministe transnationale (Mohanty, 2003; McLaren, 2017; Zeweri, 2017) qui visait à documenter les expériences d’un groupe de femmes réfugiées considérées comme particulièrement vulnérables puisque détenant la responsabilité du soutien financier et des soins du quotidien de leur famille (HCR, 2014). Des entrevues de type récits de vie ont ainsi été effectuées avec 12 femmes réfugiées en provenance de Syrie détenant la responsabilité principale du soutien leur famille au Liban (7 femmes) et au Québec (5 femmes). Le cadre conceptuel de la vulnérabilité ambivalente (Oliviero, 2016) est mobilisé afin de faire ressortir la complexité des sources de difficultés, d’opportunités, de continuités qui caractérisent les expériences des femmes en contexte de migration forcée. L’article conclut avec la nécessité d’ancrer les pratiques de recherche et d’intervention auprès des personnes réfugiées dans des cadres conceptuels et méthodologiques dynamiques, inclusifs et solidaires qui permettent de placer au centre la voix des premières concernées et une prise en compte élargie de leurs expériences en contexte de migration forcée.

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)0.002
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 score0.182
Threshold uncertainty score0.367

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0180.006
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0010.003
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.000

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 head0.015
GPT teacher head0.269
Teacher spread0.254 · 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

Citations3
Published2021
Admission routes3
Has abstractyes

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