Passing the Test? From Immigrant to Citizen in a Multicultural Country
Notice bibliographique
Résumé
Almost all Western countries have recently implemented restrictive changes to their citizenship law and engaged in heated debates about what it takes to become “one of us”. This article examines the naturalization process in Canada, a country that derives almost two thirds of its population growth from immigration, and where citizenship uptake is currently in decline. Drawing on interviews with recently naturalized Canadians, I argue that the current naturalization regime fails to deliver on the promise to put “Canadians by choice” at par with “Canadians by birth”. Specifically, the naturalization process constructs social and cultural boundaries at two levels: the new citizens interviewed for this study felt that the naturalization process differentiated them along the lines of class and education more than it discriminated on ethnocultural or racial grounds. A first boundary is thus created between those who have the skills to easily “pass the test” and those who do not. This finding speaks to the strength and appeal of Canada’s multicultural middle-class nation-building project. Nevertheless, the interviewees also highlighted that the naturalization process artificially constructed (some) immigrants as culturally different and inferior. A second boundary is thus constructed to differentiate between “real Canadians” and others. While not representative, the findings of this study suggest that the Canadian state produces differentiated citizenship at the very moment it aims to inculcate loyalty and belonging.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,036 | 0,017 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».