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Record W7066930156

Itinérance à Montréal : parcours de migrants originaires d'Afrique subsaharienne

2025· other· fr· W7066930156 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2025
Typeother
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Sciences and Governance
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPopulationContext (archaeology)German population
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Ce mémoire porte sur le phénomène de l’itinérance à Montréal, vécue par des personnes migrantes, racisées et originaires d’un pays d’Afrique subsaharienne. Plus précisément, il s’intéresse aux éléments et contextes qui peuvent expliquer l’entrée et le maintien en situation d’itinérance de ces personnes, aux éléments de leur parcours migratoire qui pourraient y avoir contribué, et à leur expérience de la vie dans la rue. Il part de plusieurs constats : la récente augmentation de la population migrante au sein des ressources pour personnes en situation d’itinérance; le manque de données sur cette section de la population itinérante au Québec; et le contraste entre la grande précarité qui caractérise la situation d’itinérance et les aspirations à de meilleures conditions socio-économiques et sécuritaires des personnes qui émigrent des pays du Sud vers ceux du Nord. Les questions de recherche s’articulent autour de deux principaux objectifs : identifier et comprendre les éléments qui rendent singulières les trajectoires de personnes migrantes et racisées vers l’itinérance, et comprendre les facteurs à l’origine de la hausse récente de cette population au sein du réseau des ressources en itinérance. Pour répondre à ces questions, des entretiens semi-dirigés ont été réalisés auprès de huit hommes migrants originaires de pays d’Afrique subsaharienne, et fréquentant une ressource pour personnes en situation d’itinérance située à Montréal. Pour analyser et comprendre les données recueillies, nous avons mobilisé quatre concepts clés : « l’exclusion sociale » (Roy, 1995, 2008), « la vulnérabilité » (Castel, 1994 ; Soulet, 2008), « le processus migratoire » (Fronteau, 2000 ; Meintel, 1995) et « la visibilité » (MacDonald et al., 2024 ; Roy, 2007). Il est ressorti de cette enquête que d’une part les personnes migrantes interviewées ont été vulnérabilisées par des difficultés structurelles (logement, chômage et pauvreté) et individuelles (ruptures relationnelles, problèmes de santé, difficultés en lien avec la condition de vie itinérante), qui s’inscrivent dans l’ordre de celles que l’on retrouve dans le phénomène de l’itinérance général, dont la population majoritaire est native et blanche. D’autre part, les discours des participants ont révélé des obstacles découlant directement de leur position de migrant ou de personne racisée, notamment des barrières linguistiques et d’insertion professionnelle, de la discrimination raciale, et des statuts migratoires fragilisants. Par ailleurs, une partie de ces obstacles, associés à certaines conditions structurelles, ont permis d’expliquer la hausse de la population migrante au sein des ressources du réseau de l’itinérance. Ainsi le processus de la migration en tant que tel est apparu comme une source de vulnérabilité importante dans les parcours d’itinérance, dont l’impact pouvait varier en fonction des migrants. À partir de là, trois modèles types de trajectoires d’itinérance ont été proposés : une trajectoire « classique » d’exclusion, une trajectoire de nouveaux arrivants vulnérables, et une trajectoire intermédiaire. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : itinérance, migration, exclusion, discriminations, vulnérabilité, Afrique subsaharienne

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.026
Threshold uncertainty score0.191

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.003
Science and technology studies0.0140.005
Scholarly communication0.0040.002
Open science0.0020.003
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.000

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.

Opus teacher head0.008
GPT teacher head0.218
Teacher spread0.210 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Published2025
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