L’EXPÉRIENCE DES MÈRES MONOPARENTALES NOIRES ET IMMIGRANTES DANS LE PROCESSUS D’INTÉGRATION SOCIALE ET PROFESSIONNELLE AU QUÉBEC
Bibliographic record
Abstract
Cette étude explore l'évolution historique de la monoparentalité et les préjugés qui l'ont entourée, mettant en évidence la croissance significative des familles monoparentales au Canada, en particulier dirigées par des femmes. Les enjeux principaux incluent des défis professionnels et économiques, des implications sur la vie sociale des mères monoparentales, ainsi que des préoccupations liées au bien-être des enfants. Une attention particulière est accordée à la monoparentalité chez les femmes immigrantes, en soulignant les difficultés spécifiques à leur intégration sociale et professionnelle au Québec. L'étude révèle des obstacles systémiques, tels que le racisme, la discrimination sur le marché du travail, le manque de ressources, les stéréotypes sociaux et le jugement, contribuant à des niveaux élevés de pauvreté et d'instabilité financière. Malgré ces défis, les participantes démontrent une résilience remarquable en utilisant des stratégies créatives, telles que la poursuite de l'éducation, la recherche d'un équilibre travail-vie personnelle et la cultivation d'une estime de soi solide. Mots clés : monoparentalité, immigration, pauvreté, femmes noires, emploie, épanouissement social.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.020 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".