Enjeux et problèmes liés aux actions diasporiques : participation socioéconomique des diasporas africaines du Canada, au développement de leur pays d'origine
Bibliographic record
Abstract
Dans ce mémoire, il est question des enjeux et des problèmes liés aux initiatives entreprises par des organismes ou associations africains envers leur pays d'origine. Le champ d'étude de l'immigration est large, englobant aussi bien une réflexion sur des questions liées aux problèmes économiques des pays dits du Sud et de la mobilité des individus, qu'à l'intégration ou à l'assimilation (selon les formes politiques) des populations immigrées dans les pays dits du Nord, à leur installation, ou encore au transnationalisme. Nous nous sommes proposés de nous intéresser aux diasporas, notamment africaines et de questionner les motivations et l'implication de ses membres, non individuellement, mais à travers leurs projets visant à améliorer les conditions de vie au sein de leurs pays d'origine. Il s'agit donc de présenter la nature de ces motivations derrière leurs actions ainsi que la forme de la contribution de ces diasporas. Pour ce faire, nous nous sommes intéressés aux motivations de leurs actions, à leur nature et survolé l'impact de leurs initiatives au sein des sociétés d'origine. Nous convenons que l'impact réel de ces initiatives ne peut être établi clairement, en raison de l'absence de recherche sur le terrain directement, en Afrique. Nous nous sommes entretenus avec neuf (9) organismes africains, que nous désignons ici comme des organismes d'appui au développement. Des entretiens semi-directifs ont été réalisés, pour nous permettre de comprendre la nature des motivations de ces organismes : résultent-elles d'une conscience diasporique ou simplement d'un mécanisme de don et d'échanges. Tel un devoir de redonner à leurs pays d'origine ou à l'Afrique, ce qu'ils ont eux-mêmes reçu? Par ces actions, les diasporas africaines peuvent-elles être identifiées à une société civile transnationale? Un échantillon modeste et une analyse moins profonde donnent à ce travail, un caractère exploratoire. \n______________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Diasporas africaines, développement, projets d'appui au développement, motivations, problèmes.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.021 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".