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Enregistrement W4233898352 · doi:10.32920/ryerson.14656761

Are There Significant Differences Between Multiculturalism and Interculturalism?: A Study of the Integration of Newcomers in Toronto and Montreal

2021· preprint· en· W4233898352 sur OpenAlexaffabout
Lindsey Quan Oliveira

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Identity and History
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityMcMaster UniversityECW Press (Canada)University of TorontoStatistics Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterculturalismMulticulturalismImmigrationDiversity (politics)PoliticsGovernment (linguistics)Political sciencePopulationEconomic growthGender studiesSociologyLawDemographyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Immigrant integration is a prominent issue in Canada, in which one-fifth of the population is foreign-born. The Canadian government adopted an official policy of multiculturalism as a means of managing its growing diversity, proclaiming all minority cultures as equal. Meanwhile, Quebec has chosen to manage its diversity differently, adopting an unofficial policy of interculturalism, in an attempt to preserve its minority culture and language, and presenting some interesting questions about the integration of minorities in the province. This paper examines the political cultures of federal multiculturalism and Quebec’s interculturalism, the ideals behind them, and the criticisms mounted against each. Using data from Statistics Canada, this study examines the impact of factors such as immigrant source countries, visible minority status, and religion on immigrants’ economic and political outcomes. Based on the findings, it appears that immigrants in Montreal, and Quebec more widely, fare worse economically and politically than their counterparts in Toronto, and are falling well behind the Canadian-born population.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,631

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0150,005
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,243 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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