Un chapeau de lynx au mois d’août : Impressions, défis, et intégration de 32 Italiennes récemment arrivées à Montréal
Bibliographic record
Abstract
Cet article s’appuie sur l’analyse qualitative de l’expérience migratoire de 32 Italiennes âgées de 25 à 65 ans, qui ont toutes une formation universitaire et sont arrivées à Montréal entre 1990 et 2016. Il s’inscrit dans la littérature scientifique nord-américaine et européenne concernant l’histoire de la migration, l’histoire des femmes, et les nouvelles perspectives qu’apporte la rencontre de ces dernières avec la réalité urbaine. Il s’agit plus particulièrement de porter un regard critique sur cette mobilité féminine contemporaine, éduquée et qualifiée, que les entrevues semi-dirigées permettent d’explorer en profondeur. Elles précisent le profil socioculturel de ces femmes, leur provenance géographique, leurs parcours scolaires et professionnels en Italie et en contexte de migration, de même que les raisons qui les ont amenées à quitter l’Italie et à choisir Montréal comme destination. Il s’agit aussi d’examiner les défis auxquels ces Italiennes ont été confrontées à partir de leur rencontre avec le territoire urbain, leurs premières impressions, leurs choix résidentiels durant le processus d’intégration avec la société d’accueil. L’examen des entretiens permet aussi de vérifier de quelle manière et pour quelles raisons la ville de Montréal a su répondre aux exigences de ces femmes en facilitant ou, au contraire, en entravant leur chemin migratoire. Enfin, au-delà de la diversité des parcours et des expériences, l’analyse des entrevues met en évidence la dimension genrée de ce phénomène où les études et la carrière représentent l’axe central dans le cadre d’un rapport prolifique de réciprocité entre pays de départ et pays d’arrivée.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.015 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".