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Processus migratoires et identitaires de Coréens en France et au Québec

2014· dissertation· W7143671357 on OpenAlexaboutno aff
Minsung Vivier

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Language
FieldSocial Sciences
TopicFrench Language Learning Methods
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsImmigrationPopulationIdentity (music)Context (archaeology)

Abstract

fetched live from OpenAlex

Ce travail porte sur les processus migratoires et identitaires de la population coréenne installée en France ou au Québec. Son objectif premier est de comprendre l’influence du contexte socioculturel sur la façon dont les migrants s’adaptent et s’intègrent dans les pays d’accueil dont les modèles d’intégration diffèrent. Considérant que la langue constitue un élément principal dans le processus d’adaptation ainsi que dans les stratégies identitaires, la dynamique langagière des familles migrantes a été analysée avec une attention particulière. 17 familles coréennes composées du père, de la mère et de leur enfant âgé de 11-15 ans ont été rencontrées en France ou au Québec, à travers essentiellement l’entretien semi-dirigé et le questionnaire sociolinguistique. Les résultats de notre recherche révèlent que le modèle républicain assimilationniste français favorise l’intégration linguistique et culturelle des immigrants coréens alors que le modèle interculturel québécois promeut l’intégration socioprofessionnelle, civique et communautaire. Les enfants dits « de la deuxième génération de l’immigration » intègrent de manière spontanée la culture et la langue du pays d’accueil de leurs parents par la scolarisation ainsi que celles d’origine dans le cadre intrafamilial. Nos analyses qualitatives montrent que les processus adaptatifs et identitaires des migrants coréens s’élaborent en lien étroit avec le contexte socioculturel mais aussi par un travail de symbolisation de l’interculturalité sur le plan personnel et groupal.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.065
Threshold uncertainty score0.136

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0060.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.000

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 head0.012
GPT teacher head0.366
Teacher spread0.354 · 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 designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

Quick stats

Citations0
Published2014
Admission routes1
Has abstractyes

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