Integration and "Welcome-ability" Indexes: Measures of Community Capacity to Integrate Immigrants
Notice bibliographique
Résumé
This paper aims at clarifying the applicability of the theory of micro-macro links to the general concept of “integration” and illustrates two distinct methods of measuring the concept at individual and community levels. In particular, two indexes are developed, the first one called welcome-ability index, to measure the capacities of communities to welcome and integrate newcomers, and the second called integration index, to measure economic, social, and political integration of individuals. The first, a community-level measure, takes into account opportunities and facilities, including employment opportunities, facilities for health care and positive attitudes towards immigrants. The second, an individual-level measure, takes into account the multi-dimensionality of integration, specifically, economic inclusion and parity, social recognition and belonging, political involvement that insures the legitimacy of institutions, and civic participation. The latter could be considered an outcome of the processes measured by the former. The welcome-ability index is illustrated with data gathered for a project that collated baseline information on Ontario communities served by local partnerships specifically tasked with enhancing the capacities of communities to welcome newcomers. These data were gathered from the 2006 Canadian Census, 2008 Canadian Community Health Survey, Ontario 211 (a service provider database), and City Plans and Policies. The integration index is developed with data from the 2008 Canadian General Social Survey on Social Networks. The paper concludes with suggestions for future research directions by extending the theory of macro-micro links involved in studies of integration.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».