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Enregistrement W2969287553 · doi:10.1111/cag.12561

Syrian refugee resettlement and the role of local immigration partnerships in Ontario, Canada

2019· article· en· W2969287553 sur OpenAlexafffundvenueabout
Margaret Walton‐Roberts, Luisa Veronis, Sarah V. Wayland, Huyen Dam, Blair Cullen

Notice bibliographique

RevueCanadian Geographies / Géographies canadiennes · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Refugees, and Integration
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of OttawaWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésRefugeeImmigrationEmbeddednessPolitical scienceGovernment (linguistics)Immigration policyOral historyEconomic growthPublic administrationGender studiesSociologySocial scienceLawAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examine Canada ' s recent Syrian Refugee Resettlement Initiative (SRRI ) paying close attention to the resettlement role played by mid‐sized urban communities. We elaborate on a key policy dimension at work at this scale of action: local immigration partnerships (LIPs). We start with a very brief review of Canada's history of mass refugee resettlement. Second, we assess the policy of LIPs, particularly how they have been presented as a form of “place‐based policy,” and third, we offer an overview of the role the LIPs played in three case study communities (Hamilton, Ottawa, and Waterloo) during the SRRI. Finally, we present three overarching themes that emerged from our research in each of these communities: the importance of each community's history of immigration and refugee resettlement; the embeddedness of the LIP and its leadership in the local community; and how the positioning of each LIP relative to the three levels of government and its official Resettlement Assistance Program agreement holders impacted its ability to act. The history, location, and place characteristics of each community influenced the nature of intersectoral and intergovernmental relations in distinctive ways, and differentially shaped the effectiveness of each LIP's ability to contribute to the SRRI.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,620
Score d'incertitude au seuil0,786

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,192 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2019
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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