Diverging Policy Approaches to Diversity in a Bi-National Country: The Case of Canada
Notice bibliographique
Résumé
This article deals with Canada’s policy approach to immigration- and minority-related diversity in light of its federal structure and the contrast between the predominantly French-language province of Québec and the mainly English-speaking rest of the country, with a particular focus on the province of Ontario. While the two parts of the country share many common features, some contrasts are quite significant. Canada is bilingual at the federal level, but French is Québec’s only official language and the Charter of the French Language, which regulates the use of language in many areas of social life, has constitutional status in that province. A long-standing agreement lets Québec handle the selection of its own immigrants with a similar system than the one used by the federal government for Ontario and other provinces, but with different weighing assigned to language skills. Also, religious diversity is treated differently in the two Canadian provinces, on account of diverging views on secularism, even if both share a public commitment to the protection of minorities. Likewise, there is a difference in their policy approaches regarding the promotion of cultural expressions and the arts, partly because of the French-speaking people’s nationalist outlook. In sum, Canada’s case demonstrates that a country can embrace more than a single approach to diversity. Québec has taken a different path and, in a way, showcases a “third way” between North American multiculturalism and European-like integrationism.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,055 | 0,012 |
| Communication savante | 0,011 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».