Perceptions of career success among Black immigrant women in Quebec
Bibliographic record
Abstract
Alors que de plus en plus d’immigrants intègrent le marché de travail au Québec, il y a un intérêt grandissant pour comprendre les facteurs qui influent leur succès de carrière. Des études actuelles qui focalisent sur les antécedents de succès de carrière montrent que les organisations sont au cœur de ce processus non seulement parce qu’elles forment le contexte dans lequel évoluent les carrières mais surtout parce qu’elles ont la capacité de mettre en place des pratiques et des politiques organisationnelles qui peuvent promouvoir de façon active le succès de carrière chez les employé(e)s (Bagdadli and Gianecchini, 2019). Outre ces pratiques et politiques organisationnelles, des recherches ont montré que des facteurs sociodémographiques, tels la race, le genre et le statut d’immigrant des individus peuvent aussi avoir un impact sur le succès de carrière des individus. Dans le cadre de cette étude exploratoire, nous nous sommes penchés sur le sentiment de réussite de carrière des femmes noires d’origine immigrante au Québec. Nous nous sommes intéressés tout particulièrement à leurs perceptions de leur succès de carrière ainsi qu’à ses déterminants. Nous avons examiné à la fois l’influence des facteurs organisationnels et celle de leur identité de femme noire immigrante sur leur succès de carrière. Bien que nos résultats montrent que certaines femmes ont pu bénéficier des pratiques organisationnelles qui visent à promouvoir le développement de leurs carrières, la plupart ont indiqué qu’elles ont dû faire face à d’importantes barrières en lien avec leur identité sociale. Ces barrières ont eu une influence négative sur leurs perceptions de leur succès de carrière. Les résultats de notre recherche sont importants du point de vue organisationnel et institutionnel car ils jettent un regard critique sur l’impact des pratiques et politiques qui sont en place dans les organisations au Québec et pointent dans la direction des solutions afin de réduire ou d'enrayer les barrières existantes et leurs effets auprès des femmes noires immigrantes.
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 | 0.006 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".