Two-in-One Diasporas? Comparing and Contrasting Migration Management in France and Canada
Notice bibliographique
Résumé
How can two states claim the same diaspora? This issue is addressed in this comparative review of two models of public policy: Canada’s strategy for Francophone Immigration and France’s promotion of international mobility. Based on its century of expertise, Canada has developed a high profile migrant recruitment strategy that relies on networking activities for steering and engaging the Francophone diaspora. This strategy, carried out by government agents and professionals, has positioned Francophone migrants as ambassadors in charge of marketing Canada as a French-speaking hub. By contrast, France’s diaspora strategy is more dated: it is largely institutionalized, and aimed at protecting the rights and interests of its migrants, preserving national identity and ties, providing benefits and subsidies, and creating provisions for representation and vote facilitation. These policies are largely disconnected from Canada's strategy of boosting economic development, cultivating networks for engaging the global diaspora. The empirical data on Francophone promotion and recruitment in Quebec illustrate the extent to which a sophisticated diaspora strategy can transform imaginaries and reconfigure communities at both ends of the migration process. These findings point to the disruptive potential of contemporary diaspora strategies and call for more investigation into its political outcomes.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,011 |
| Communication savante | 0,009 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».