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Record W4416413365

Social insertion of Iranian immigrants in France and Canada : A comparative study of the effects of universalist and multiculturalist models on individual experiences

2025· article· fr· W4416413365 on OpenAlexaboutno aff
Niloofar Shariat

Bibliographic record

Venuetheses.fr (ABES) · 2025
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicDiaspora, migration, transnational identity
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsImmigrationRefugeeInclusion (mineral)Identity (music)Context (archaeology)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette thèse analyse l'insertion sociale des immigrants iraniens en France et au Canada en comparant les modèles d'intégration universaliste et multiculturaliste. Inspirée par les travaux de l'École de Chicago, notamment ceux de Georg Simmel et Robert Park, cette recherche mobilise les contributions de sociologues tels que Danièle Lochak, Daniel Schnapper, Danièle Juteau, John Berry, Robert Gordon, Abdelmalek Sayad, François Dubet, Serge Weber, Haideh Moghissi, Nader Vahabi, Will Kymlicka, ainsi que d'autres chercheurs ayant exploré les dynamiques migratoires et les modèles d'intégration. Elle repose sur une approche qualitative combinant entretiens semi-directifs, analyse documentaire et observations participantes. L'objectif est de comprendre comment les contextes institutionnels influencent les trajectoires migratoires et les défis rencontrés, notamment dans l'accès à l'emploi, l'éducation et les interactions interculturelles. L'étude souligne que le modèle républicain français favorise une intégration fondée sur l'assimilation, valorisant l'uniformité et la neutralité dans l'espace public, tandis que le modèle canadien reconnaît officiellement la diversité culturelle et encourage son expression. Cependant, cette reconnaissance ne garantit pas nécessairement une inclusion sociale et économique effective, car des barrières institutionnelles et des discriminations persistent. Ces différences influencent les expériences des migrants iraniens, qui doivent s'adapter à des attentes variées en matière d'intégration et jongler entre maintien de leur identité et adaptation aux normes dominantes.L'analyse met en avant les stratégies d'adaptation et les tensions identitaires des immigrants en fonction des politiques migratoires et des dynamiques sociales propres à chaque pays. Elle souligne également le rôle des réseaux communautaires et des interactions avec la société d'accueil dans le processus d'intégration. Les communautés iraniennes, bien que plus structurées au Canada qu'en France, ne garantissent pas toujours un soutien efficace face aux défis professionnels et sociaux rencontrés par les nouveaux arrivants. Toutefois, la présence d'une communauté iranienne plus large et mieux établie au Canada atténue le sentiment de nostalgie et d'étrangeté, grâce à la disponibilité de commerces iraniens, de restaurants, de réseaux sociaux actifs et d'événements culturels. Ces éléments permettent aux immigrants de maintenir un lien avec leur culture d'origine tout en s'intégrant dans la société canadienne. Cependant, malgré ces facilités, un certain sentiment de nostalgie et de décalage identitaire persiste.Cette recherche montre que l'intégration est un processus complexe, dépassant la simple adaptation aux normes du pays d'accueil. Elle met en évidence les défis structurels et individuels rencontrés par les migrants et ouvre des perspectives pour de futures recherches sur les dynamiques interculturelles, les inégalités socio-économiques et les transformations identitaires en contexte migratoire.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.068
Threshold uncertainty score0.225

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0150.007
Scholarly communication0.0050.001
Open science0.0010.004
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

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 head0.030
GPT teacher head0.300
Teacher spread0.270 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Published2025
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