Trajectoires de carrière des travailleuses haïtiennes dans le réseau québécois de la santé
Bibliographic record
Abstract
Le réseau de la santé est le secteur employant le plus de personnes à travers le Québec. Bien que de nombreuses études se soient portées sur le secteur notamment en raison des conditions de travail de ce domaine qui peuvent s’avérer plus difficiles que d’autres, peu de ces études portent une attention particulière aux femmes racisées qui y travaillent et qui semblent être surreprésentées dans certains postes et dans certains milieux, mais aussi sous-représentées dans des postes de pouvoir. Ce projet de recherche porte sur les éléments influençant le choix de formation et de carrière des femmes haïtiennes ou d’origine haïtienne travaillant dans le réseau de la santé à Montréal, mais aussi sur les défis rencontrés à travers leurs expériences académiques et professionnelles. La ségrégation professionnelle sera présentée comme concept pour parler de la surreprésentation des femmes racisées dans le milieu de la santé. Par la suite, l’intersectionnalité sera abordée pour parler de la complexité d’être femme, d’être noire et les biais, préjugés qui peuvent être attribués. L’injustice épistémique sera également expliquée pour soulever les discriminations et les expériences que peut vivre ce groupe de personnes. Cette recherche qualitative, comprenant des entrevues semi-dirigées de 20 femmes haïtiennes ou d’origine haïtienne, a permis de faire ressortir des éléments expliquant le choix de carrière de ce groupe, notamment au niveau de leurs identités, de leurs valeurs et de leurs intérêts, mais également l’influence de leur entourage et de la communauté. Leurs parcours académiques et professionnels présentent des similitudes, notamment pour l’acquisition de compétences spécifiques, mais présentent également des distinctions. Enfin, leurs expériences en tant qu’employées d’origine haïtienne dans le réseau de la santé seront évoquées, particulièrement à ce qui a trait aux défis et embûches rencontrés. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : haïtiennes, injustice épistémique, intersectionnalité, réseau québécois de la santé, ségrégation professionnelle, travailleuses racisées, trajectoires de carrière
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 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".