Du Brésil à Montréal : récits et parcours de professionnels migrants
Bibliographic record
Abstract
La question des flux migratoires engendrés par la mondialisation suscite de plus en plus de débats politiques et appelle à un renouvellement des analyses. Telle est l'ambition de ce livre, qui étudie les parcours migratoires et d’incorporation socioprofessionnelle de migrants brésiliens dans le domaine du génie et des technologies de l’information et de la communication (TIC) à Montréal. Cet ouvrage en propose une lecture socio-anthropologique en privilégiant la question du comment à celle du pourquoi : Comment devient-on émigrant dans la société de départ ? Comment s'adapte-t-on à la société de destination ? Comment s'y insère-t-on professionnellement ? La comparaison des parcours socioprofessionnels révèle des modes d'incorporation qui épousent un monde du travail segmenté et stratifié autant pour le marché de l'ingénierie que celui des professionnels des TIC. Par ailleurs, ce livre amène le lecteur à relativiser la figure du migrant hautement qualifié comme mobile et nomade, en faisant voir la complexité des processus en jeu dans la construction différenciée des parcours. Il permet aussi d’éclairer les logiques sociales d’appartenance et les dynamiques migratoires et d’insertion socioéconomique. Il s’adresse à ceux et celles préoccupés du fait migratoire et des questions de société car il offre des clés pour comprendre le fonctionnement de nos sociétés à partir des récits et de l'épaisseur des expériences migratoires.
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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.001 |
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.
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".