«Il faut que je me débrouille moi-même» : stratégies mobilisées par les étudiantes et étudiants issus d’Amérique latine au Québec pour résister aux inégalités
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire présente une analyse des parcours d’études, du primaire jusqu’au postsecondaire, d’étudiantes et étudiants issus d’Amérique latine au Québec, en ciblant leurs inégalités vécues et les stratégies qu’ils ont mobilisées. Au moyen d’une posture épistémologique critique-interprétative, 16 entretiens biographiques semi-dirigés menés auprès de 8 participantes et participants ont été analysés, afin d’appréhender leurs vécus individuels. Dans un premier temps, en utilisant la théorie critique de la race et LatCrit, quatre enjeux majeurs relatés par les participantes et participants de cette étude ont été approfondis : les enjeux liés au fait de provenir d’une famille défavorisée, l’interruption du parcours d’études, la non-maîtrise de la langue de scolarisation et les difficultés relatives au décodage du métier d’étudiant. Dans chacun de ces enjeux, les participantes et participants racontent vivre de multiples inégalités, de manière intersectionnelle. À la lumière de la typologie du modèle axé sur la théorie de la richesse culturelle des communautés (Yosso, 2005), la deuxième étape d’analyse a mené vers une analyse typologique et transversale relative aux capitaux mobilisés par les participantes et participants tout au long de leur parcours d’études. Cette analyse a permis d’identifier les types de capitaux pouvant s’enrichir mutuellement : les capitaux accumulés; les capitaux de résilience; et les capitaux d’émancipation. Ces types de capitaux mettent en exergue les forces que les étudiantes et étudiants issus d’Amérique latine portent en eux, les forces des capitaux provenant de leur famille et de leur communauté et menant ultimement à leur émancipation. Cette recherche permettrait de bonifier, d’améliorer les politiques, plans d’action et pratiques des institutions scolaires et postsecondaires au Québec en lien avec la réduction des inégalités.
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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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.026 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".