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Enregistrement W2022763289 · doi:10.3138/cpp.36.2.241

A Decade Later: Assessing Successes and Challenges in Manitoba's Provincial Immigrant Nominee Program

2010· article· en· W2022763289 sur OpenAlexaffvenueabout
Nathaniel M. Lewis

Notice bibliographique

RevueCanadian Public Policy · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEmployment and Welfare Studies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmigrationSettlement (finance)InequalityPolitical scienceNew immigrantsService (business)Public administrationGeographyEconomic growthBusinessLawEconomicsMarketingFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the past decade, Manitoba's Provincial Nominee Program (MPNP) has increased immigration to the province and dispersed immigrants more widely within Manitoba. At the same time, the rapid growth of the program and the decentralized way in which it has been implemented have contributed to some challenges. This ten-year analysis of the MPNP finds that many places in Manitoba are experiencing settlement service gaps, and that immigrants and communities are taking on much of the burden for MPNP application and settlement. In addition, the analysis demonstrates that the fragmented way in which the MPNP has been marketed and implemented (i.e., by relying on particular employers, consultants, and ethnocultural organizations) has resulted in a sort of ethnocultural inequality where certain groups are ushered into the province-often to perform particular occupations-while others are bypassed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,418
Score d'incertitude au seuil0,776

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,302 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations37
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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