Abriendo puertas : hacia una teoria fundamentada del emprendimiento de los inmigrantes de origen mexicano en la provincia de Quebec
Bibliographic record
Abstract
Ouvrant des portes : vers une théorisation enracinée de l’entrepreneuriat des immigrants d’origine mexicaine dans la province de Québec. En rupture avec la perspective plus usuelle des migrants mexicains en recherche d’emploi vers les États-Unis, cette recherche présente le cas des entrepreneurs d’origine mexicaine dans la province de Québec (Canada), depuis la géographie économique et sociale. Il s’agit d’une analyse qualitative à l’aide d’une méthodologie inspirée de la théorisation enracinée (Grounded Theory). En mettant l’accent sur les acteurs, les entrevues ont été menées avec les Mexicains résidents des villes de Montréal, Québec et Gatineau. L’objectif était d’initier une théorisation du phénomène de l’entrepreneuriat des immigrants dans un contexte peu documenté, en cherchant à développer des catégories conceptualisantes du point de vue des migrants eux-mêmes. L’importance des expériences précédentes, le soutien de la famille et la lecture du territoire, en visant à identifier des opportunités d’affaires, étaient pertinentes pour l’entrepreneuriat. Des profils de voie d’entrée à l’entrepreneuriat ont été détectés. En outre, le positionnement ethnique, ou la construction sociale qui s’effectue dans la société d’accueil sur le groupe ethnique auquel appartiennent les entrepreneurs immigrés était incontournable, pour déterminer la structure d’opportunité qui permet la création d’entreprises au sein des territoires d’accueil. Tout ce processus a été synthétisé par la métaphore « en ouvrant des portes », catégorie InVivo qui a émergé des mots des interviewés eux-mêmes, et qui permet de comprendre le processus de démarrage d’entreprises par des immigrants, dans le cadre d’un processus plus large d’appropriation de l’espace. Les résultats sont présentés dans des modèles théoriques, afin de mieux comprendre le phénomène de l’entrepreneuriat immigrant.
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 | 0.007 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".