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Abstract
Étudiants infirmiers francophones d'immigrations récentes et de minorités visibles: comment étudier un sujet tabou? HÉlÈne laperriÈreQuelle approche pour une problématique émergente?L'arrivée grandissante du personnel infirmier francophone provenant des « minorités visibles » impacte la gouvernance de la formation, la gestion et la prestation des services de santé offerts aux communautés linguistiques francophones en situation minoritaire au Canada.Dans la capitale nationale, les étudiants francophones en sciences infirmières proviennent de plus en plus de ce sous-groupe.Ils vivent les situations minoritaires multiples: francophones, immigrants, avec statut précaire et classés comme minorité visible.[1,2] La propension actuelle des immigrations internationales vers la formation en sciences infirmières au Canada continuera de s'accroitre.Les récentes politiques d'immigration ciblent l'immigration des populations provenant des pays considérés francophones[3] et ayant une formation professionnelle en santé[4] pour les provinces hors-Québec.Les perspectives canadiennes pour 2017 suggèrent que les personnes provenant des minorités visibles constitueront la moitié de l'ensemble de la population des grandes villes comme Vancouver et Toronto, et de 28% dans la région d'Ottawa.[5]La Loi sur l'équité en matière d'emploi décrit les minorités visibles comme étant les personnes « autres que les Autochtones, qui ne sont pas de race blanche ou qui n'ont pas la peau blanche ».[6 p2] Dix groupes constituent officiellement les catégories de minorités visibles, soit les Chinois, les Sud-Asiatiques, les Noirs, les Philippins, les Latino-Américains, les Asiatiques du Sud-Est, les Arabes, les Asiatiques occidentaux, les Japonais et les Coréens.[5] Il y a une nécessité pédagogique de mieux connaitre les conditions de ces étudiants immigrants récents en majorité 3 Résumé Un projet collectif professeurs/étudiants explore l'expérience clinique d'étudiants infirmiers francophones issus d'immigrations récentes et de minorités visibles.Comment construire une approche méthodologique sensible aux attitudes défensives douloureusement apprises lors de la migration et les menant à développer des stratégies de survie?L'article retrace la méthodologie derrière les méthodes que le sujet-connaissant, un comité de pilotage, décide d'utiliser pour étudier cette problématique taboue.Les résultats relatent la justification des choix procéduraux pour la participation estudiantine dans une action et une recherche visant un changement social.Ils mettent en lumière le sens critique pour confronter les enjeux de dangerosité sociopolitique lorsqu'un problème local devient tout-à-coup un enjeu de société.Les étudiants minoritaires tentent de communiquer leurs perceptions de discriminations vécues dans le stage clinique.Les contraintes sociales les placent toutefois devant un dilemme: « dire ce que je veux dire » ou « me taire pour éviter des représailles et me faire accepter ».
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 | 0.021 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.026 | 0.005 |
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".