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Record W4303431525 · doi:10.7202/1091893ar

Trajectoire migratoire de jeunes en Alberta : parcours de mobilité et d’individuation

2022· article· fr· W4303431525 on OpenAlexaffvenueabout
Marianne Jacquet, Gwenaëlle André, Pauline Kamugisha-Rouanet

Bibliographic record

VenueAlterstice Revue internationale de la recherche interculturelle · 2022
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicMigration, Identity, and Health
Canadian institutionsSimon Fraser UniversityUniversity of Alberta
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesSociologyIndividuationPolitical scienceArtPsychology

Abstract

fetched live from OpenAlex

Depuis l’avènement du tournant migratoire (« mobility turn ») au début du 21e siècle, les recherches autour de la mobilité, souvent liées à la mondialisation, se multiplient dans diverses disciplines des sciences humaines et sociales. De plus en plus, les mobilités, considérées dans leurs dimensions géographiques, sociales et culturelles, sont présentées comme étant facteurs de transformation non seulement pour les individus mais aussi pour les territoires d’accueil. Pour autant, peu d’attention a été portée jusqu’à maintenant à la mobilité des jeunes, qui se déplacent souvent dans le cadre de projets familiaux. Ce manque d’intérêt est dommageable car rechercher les spécificités de ces mobilités nous permettrait de mieux comprendre les dynamiques et trajectoires de ces nouveaux citoyens. Cet article s’intéresse à la mobilité d’une jeune immigrante francophone en Alberta au travers de ses trajectoires d’intégration scolaire, sociale et culturelle. En articulant les notions de « motilité » de Kaufmann et Widmer et d’« individuation » de Simondon, nous tentons de comprendre comment celles-ci s’influencent et ouvrent des potentiels dans le parcours des jeunes immigrants de minorité visible au Canada. Pour Victorine, les trajectoires de mobilité et d’individuation s’alimentent réciproquement, permettant l’ouverture de potentiels sociaux, scolaires et professionnels ainsi qu’une émancipation vis à vis de sa famille. Nous apportons des éléments de comparaison avec une autre participante afin de contextualiser son parcours.

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 score0.060
Threshold uncertainty score0.121

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 studies0.0070.004
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

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 head0.093
GPT teacher head0.380
Teacher spread0.287 · 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

Citations0
Published2022
Admission routes3
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