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Record W4367158607 · doi:10.7202/1083876ar

Travail, identités et construction d’une image de soi dans les récits de vie d’immigrants italo-montréalais

2021· article· fr· W4367158607 on OpenAlexaboutno aff
Mauro Peressini

Bibliographic record

VenueCulture · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicCultural, Psychoanalytic, and Sociopolitical Reflections
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtPolitical scienceSociology

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’article propose une analyse du thème du travail tel qu’il se présente dans les récits de vie d’immigrants italiens à Montréal. Les récits de vie sont considérés comme des pratiques narratives dont le but est de construire et de transmettre à un interlocuteur une image de soi jugée positive. L’analyse des récits de vie dégage deux images. Premièrement, en définissant deux formes de travail distinctes (travail « fermé » et travail « ouvert ») et en utilisant deux critères différents pour juger les expériences de travail vécues dans le passé (« sociabilité » et « instrumentabilité » du travail), les récits tendent à présenter les narrateurs comme les victimes de mondes imparfaits marqués par une incompatibilité inévitable : plus le travail se présente comme un espace-temps socialement chaleureux, moins il assure une fiabilité de l’emploi et des revenus, et vice versa. Deuxièmement, les identités par lesquelles les narrateurs se mettent en scène sur les lieux et les temps de travail tendent aussi à présenter les narrateurs comme des individus pour qui le travail n’est pas une fin en soi, un domaine d’investissement ou de réalisation personnels. Plutôt que de mettre en scène des individus indépendants qui affirment, dans le travail, leurs propres qualités, désirs ou aspirations, les récits présentent au contraire des individus qui se valorisent par l’excellence avec laquelle ils ont su respecter au travail des modèles de conduite familiaux, communautaires ou contractuels imposés de l’extérieur par le groupe, la tradition ou la loi. La conclusion suggère quelques pistes d’explication des images de soi que le thème du travail suscite ainsi en contextualisant le groupe de narrateurs chez qui les récits furent recueillis.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.511
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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 head0.026
GPT teacher head0.343
Teacher spread0.317 · 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 teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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
Published2021
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