Le rôle des réseaux sociaux et de la discrimination dans l'intégration socioprofessionnelle : le point de vue des immigrantes hautement scolarisées d'origine maghrébine établies à Québec
Bibliographic record
Abstract
Les obstacles à l’intégration socioprofessionnelle des immigrantes hautement scolarisées au Québec sont bien documentés. Parmi eux figurent la discrimination systémique et le manque de réseaux sociaux « utiles » pour faciliter l’obtention d’un emploi correspondant aux attentes. L’objectif de cette thèse est de comprendre le rôle des réseaux sociaux et de la discrimination dans les parcours professionnels et migratoires des immigrantes maghrébines hautement scolarisées établies à Québec. Deux cadres conceptuels sont alliés pour effectuer une analyse multiniveau : la nouvelle sociologie économique – dont la théorie des réseaux sociaux – et les théories de la discrimination, notamment la discrimination systémique et l’intersectionnalité. Dans une démarche méthodologique qualitative s’inspirant de la théorie du point de vue, 15 immigrantes maghrébines hautement scolarisées établies à Québec ont participé à des entretiens individuels semi-dirigés afin de partager leurs expériences professionnelles et migratoires. Leurs parcours scolaires, professionnels et migratoires ont été analysés en portant une attention particulière au rôle des réseaux sociaux et de la discrimination dans l’articulation des attentes et des stratégies d’intégration, puis aux résultats de celles-ci. Les résultats confirment qu’une approche qualitative permet d’enrichir les connaissances relatives aux dynamiques individuelles et sociales de création et de mobilisation des réseaux sociaux et de leur influence sur les parcours migratoires et professionnels. L’étude a permis de jeter un regard sur les processus prémigratoires tels que le rôle des réseaux dans la trajectoire professionnelle, la non-mobilisation des réseaux déjà établis au Québec et la réticence des membres de ces réseaux de dévoiler leur situation de socioprofessionnelle. Concernant les réseaux postmigratoires, la difficulté de tisser des liens avec les membres de la communauté d’accueil ainsi que la méfiance de certaines immigrantes envers leur communauté ethnoculturelle a été observée. Cette recherche démontre également que les immigrantes maghrébines hautement scolarisées vivent des difficultés particulières sur le marché du travail québécois en raison de leur statut d’immigrante, de leur sexe et de leur origine ethnoculturelle.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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 teacher head, 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".