Canadian Post-Secondary Educational Institutions and Immigration Policy: Historical lessons and contemporary policy concerns
Notice bibliographique
Résumé
Since 2008 post-secondary educational institutions (PSEI) in Canada have been increasingly implicated in the process of immigrant selection for the Canadian state. This is the result of changing immigration policies in Canada, and it is included as a stated goal in the most recent internationalization of higher education strategy documents developed at the provincial and national level (British Columbia Ministry of Advanced Education, 2012; Canada, 2014). This represents the emergence of a heterarchy (Ball, 2010), in which PSEI are being drawn into immigration policy regimes in which the larger assumptions and goals embedded within the policy are predetermined. This has profound implications for PSEI when one considers that throughout Canada’s history of immigration, actors in the immigration system have been required to balance the economic needs of the country and the socio-political desires of the population, and the result has often been exploitative or exclusionary immigration policies. For PSEI, this heterarchy exposes them to a host of ethical dilemmas of which they may not even be aware, nevermind equipped to resolve. This paper explores what the history of immigration can teach us about these potential ethical dangers for PSEI.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,034 | 0,023 |
| Communication savante | 0,013 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».