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Enregistrement W1827926929 · doi:10.1111/j.1541-0064.2007.00176.x

The making of an ‘arcane’ infrastructure: immigrant practitioners and the origins of professional engineering regulation in Ontario

2007· article· en· W1827926929 sur OpenAlexafffundvenueabout
Erik R Girard, Harald Bauder

Notice bibliographique

RevueCanadian Geographies / Géographies canadiennes · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Identity and History
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesGovernment of Ontario
Mots-clésImmigrationLegislationProfessional associationCapital (architecture)Public administrationPolitical scienceProfessional standardsPublic relationsEngineering ethicsSociologyLawEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many immigrant professionals have difficulty securing the appropriate licenses required to practice their professions in Canada. Complex licensing procedures managed by professional regulatory institutions compose what a former federal immigration minister called an ‘arcane infrastructure’. This article draws on a discourse analysis of historical professional periodicals to investigate the origins of these institutions, using the regulated engineering profession in Ontario as a case study. Within a conceptual framework based on institutional cultural capital, cultural regulation of labour and habitat, the article analyzes the justifications employed by Canadian engineering societies to establish institutional qualification standards. We conclude that these standards represented a strategic effort on the part of engineering society members to protect their professional, social and economic interests by excluding non‐members and foreign engineers. Passage of engineering licensing legislation in Canada in the 1920s and 1930s institutionalized these processes of exclusion and established the professional regulatory framework that is still in place today.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,968
Score d'incertitude au seuil0,986

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0320,021
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,196 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2007
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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