Bibliographic record
Abstract
Le contexte pandémique de 2020-2021 a soulevé nombre de défis et d’occasions socioéconomiques et politiques. Toutes et tous avons dû nous réinventer pour nous adapter. Les personnes issues de l’immigration doivent accepter de perdre leurs repères habituels, leurs représentations sociales pourtant acquises depuis le berceau. Si plusieurs d’entre elles choisissent de vivre dans un nouvel environnement, d’autres optent pour cette solution en raison de conditions socioéconomiques et politiques difficiles, parfois inhumaines. Les guerres, les génocides, les conflits et les conditions climatiques génèrent et provoquent de plus en plus de trajectoires migratoires du Sud au Nord. Les gestionnaires et propriétaires d’entreprises, les membres de la communauté étudiante et du corps enseignant et le lectorat du grand public intéressés à cette interdépendance globale apprécieront lire et appliquer ces pratiques d’intégration sociale, scolaire, postsecondaire et professionnelle concrètes et expérimentées avec succès au Québec et dans plusieurs pays membres de l’Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE).
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".