Notice bibliographique
Résumé
The previous chapters have highlighted the complexity of integration and the range of facilitators that are needed to ensure it, for both children and adults. This chapter examines the integration of two national groups: Portuguese in the east of England and Sri Lankan Tamils in London. It reviews the evidence about the social and economic aspects of their integration and looks at how policy can better support those who are being left behind, who include super-mobile Portuguese workers who engage in circular migration strategies. A central argument of Moving Up and Getting On is that workplace experiences affect integration, and for some among the Portuguese and Sri Lankan Tamils, their present employment conditions have a negative impact on their future career progression and social lives. Integration policy, therefore, needs to consider migrants already in work and to engage with employers. Portugal, with a present population of 10 million, has a long history of migration. Between 1850 and 1974 over 2.6 million people left Portugal, for Brazil, Portugal’s African colonies, the USA, Canada and later France and Germany (Anderson and Higgs, 1976; Nunes, 2003). Despite attempts to control emigration, one million people left Portugal in the 1960s alone, the majority of whom came from rural central and northern Portugal. Today, Portugal remains one of the poorest countries in Europe and has suffered badly in the recent recession, a factor that has driven further migration. Until recently, the UK’s Portuguese community was small in comparison with those of France and Germany, comprising about 4,000 persons in 1975 (Barradas, 2005).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».