« Comme, j’ai jamais été victime de racisme, mais direct. […] C’est comme dans le gris, c’est pas noir ou blanc » : l’expérience socioscolaire des personnes de minorité vietnamienne de deuxième génération au Québec
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire vise à comprendre comment les personnes de minorité vietnamienne de deuxième génération au Québec négocient leur rapport au groupe majoritaire au prisme de leur expérience socioscolaire. Cette recherche part du constat d’un écart entre l’image de la communauté vietnamienne au Québec comme une minorité modèle, c’est-à-dire un groupe minoritaire qui a connu une intégration réussie, et la présence d’une barrière entre le « nous » vietnamien et le « eux » québécois. Je m’intéresse ainsi à saisir ces tensions sous l’angle de rapports majoritaires-minoritaires. Deux concepts principaux ont été mobilisés pour rendre compte de ces négociations : celui de la blanchité et de la racialisation. Les concepts des frontières ethniques et de l’identification ont aussi été retenus dans le but de comprendre comment ces négociations s’articulent au processus d’identification de cette population. Cette recherche qualitative se base sur treize entretiens semi-dirigés et sur une analyse thématique de ceux-ci. Les résultats de la recherche montrent des négociations avec la blanchité et le vécu d’expériences de racialisation dans les interactions avec les acteurs significatifs de la sphère scolaire, tels que les pairs et le personnel enseignant. La blanchité est principalement vécue comme une norme imposée et inatteignable pour les personnes racialisées. Les témoignages des jeunes Vietnamien·ne·s soulignent par ailleurs la racialisation des personnes asiatiques comme étant à la fois des minorités modèles et des éternel·le·s étranger·ère·s. De plus, les récits des participant·e·s mettent en évidence les processus d’exclusion, d’infériorisation et de hiérarchisation auxquels font face les personnes de minorité vietnamienne de deuxième génération au Québec. Ces processus s’articulent également au processus d’identification des participant·e·s et limitent leur choix d’identification. Ces négociations affectent aussi la manière dont les personnes de minorité vietnamienne de deuxième génération appréhendent la culture vietnamienne et la culture québécoise.
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 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.016 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".