Municipal newcomer assistance in Lloydminster: evaluating policy networks in immigration settlement services
Notice bibliographique
Résumé
This research explores the value of the federally funded Local Immigration Partnership (LIP) program as the initiative expands from communities in Ontario to communities across Canada. While labour market demands make the recruitment and retention of immigrants a serious policy problem in smaller, more isolated centres, the existing academic literature has highlighted the importance of local settlement support services. In smaller centres, these services, if they are available, are delivered by a range of federal, provincial and municipal government agencies, acting in partnership with a range of Non-Governmental Organizations. There has been concern that there is a lack of cohesion in this policy network, which is particularly problematic given the network’s vital role in delivering services. Academic research indicates that relevant community actors are not sufficiently connected on immigration issues, and the LIP program has been designed as an information-based policy instrument, providing funding to help organize networked service delivery more effectively – this is seen as a low-cost strategy for improving immigration support in smaller cities. Regions of Canada vary in their strengths and in their challenges, and the LIP program’s focus on enhancing existing immigration-sector networks seeks to account for these differences. This project presents a case study of Lloydminster, Alberta/Saskatchewan to test the potential applicability and receptivity of the LIP program in a rurally located, economically booming, small Western Canadian city. Lloydminster’s immigration-sector network has improved on its own over time; organizations on the periphery still feel disconnected, which is negatively impacting immigrant integration. From the data collected through this project, it is clear that a Local Immigration Partnership has the potential to improve the network in Lloydminster, and that the relevant community actors see real benefits in this approach to immigration policy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,021 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».