L'écriture comme espace d'insertion et de citoyenneté pour les immigrants
Bibliographic record
Abstract
L’analyse des récits de vie et des œuvres significatives de six écrivains maghrébins vivant au Québec nous permet de mettre en évidence des parcours migratoires où les œuvres publiées jouent des rôles diversifiés pour leurs auteurs. Elle nous amène à considérer l’impact de l’écriture des œuvres et de leur publication dans la mise en place de stratégies identitaires d’insertion pour ces écrivains immigrants. Parce qu’elles ont un sens pour eux, leurs œuvres occupent une place fondamentale dans l’élaboration de leurs stratégies d’insertion. Elles tiennent compte, entre autres, de leurs rapports diversifiés à l’histoire, à l’espace et à l’écriture et mettent en valeur certaines fonctions de l’écriture et de la publication. Plus largement, l’écriture leur permet d’occuper un espace de citoyenneté. Cette recherche contribue à faire la promotion du livre comme médium d’intervention sociale, à stimuler et à intégrer la sphère de la créativité pour accompagner les populations et, enfin, à explorer la place des auteurs immigrants comme modèles dans nos pratiques et nos formations. En ce sens, des travailleurs sociaux pourraient s’inspirer de ces résultats puisqu’ils sont transférables non seulement aux populations immigrantes dans leur ensemble, mais aussi à d’autres populations.
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 | 0.006 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.002 |
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".