Individual and community-level determinants of retention of Anglophone and Francophone immigrants across Canada
Notice bibliographique
Résumé
This paper uses Cox Proportional Hazards Models, the Longitudinal Immigration Database, and Harmonized Census Data files to investigate the individual and community determinants of retention of Anglophone and Francophone immigrants in Canada among 1990, 1995, 2000 and 2005 landing cohorts in the first five years after landing. We focus on both the official language capacity of immigrants and the linguistic composition of the communities in which they settle. We find that Official Language Minority Communities (OLMCs) successfully retained Francophone immigrants better than non-OLMCs outside of Quebec. We also find that most cohorts of Anglophone immigrants are more likely to exit Quebec if they started out in an OLMC than if they did not.Cette étude utilise des modèles à risque proportionnel de Cox, la base de données longitudinales sur l’immigration, des fichiers de données harmonisés des recensements de la population afin d’examiner les déterminants au niveau individuel et communautaire sur la rétention à l’arrivée au pays des cohortes admises en 1990, 1995, 2000 et 2005 au cours des cinq premières années après leur établissement. L’accent de l’étude porte sur la capacité linguistique dans les deux langues officielles des nouveaux arrivants et la composition linguistique des communautés d’accueil. L’étude révèle que les communautés de langue officielle en situation minoritaire (CLOSM) ont plus de succès à maintenir les immigrants francophones que les communautés de langue officielle en situation majoritaire hors-Québec. L’étude révèle aussi que la plupart des cohortes anglophones sont plus susceptible de quitter le Québec si initialement établies dans une CLOSM.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».