Syrian refugee resettlement and the role of local immigration partnerships in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,027 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».