Bibliographic record
Abstract
Cet article vise à contribuer à une meilleure connaissance théorique et empirique de l’expérience subjective de la discrimination systémique. L’approche adoptée relie l’acte discriminatoire, lui-même singulier et situé, au cadre sociétal qui le rend efficace. En retenant le cas de la population québécoise d’origine latino-américaine, on analyse les réponses d’environ un millier de ses membres afin d’observer les liens entre la victimisation et le bien-être subjectif, ainsi que les différentes façons dont ils se représentent comme cibles potentielles de discrimination, en tenant compte des différences dans les stéréotypes auto-rapportés par les femmes et les hommes. Les résultats de l’analyse montrent, entre autres, que les personnes ayant expérimenté de la discrimination affichent des niveaux de satisfaction moins élevés dans les variables liées au statut social subjectif. L’expérience subjective de la discrimination est associée au sentiment d’étrangéité ressenti, au bilan personnel du parcours migratoire et à la perception qu’a l’individu de sa position dans la société.
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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
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.
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".