Middle class nation building through a tenacious discourse on skills: immigration and Canada
Notice bibliographique
Résumé
This article considers the discursive emphasis in post-1960s Canadian immigration policy on ‘skills’ in the context of adopting a formally race-neutral immigration policy, and embracing what has been called middle class nation building. Using policy documents and statistical information, it is argued that a clear preference for newcomers with ‘skills,’ has been sustained despite shifts in policy over time, because ‘skills’ serve as a floating signifier. The preference and morphing nature of ‘skills’ is exemplified in three distinct policy initiatives advanced by the Liberal government of Justin Trudeau since assuming power in 2015: (1) the 2016–2017 Global Skills Strategy for temporary ‘skilled’ workers; (2) the Economic Mobility Pathways Project Canada undertook in partnership with UNHCR in 2018–2019 to facilitate the entry of ‘skilled’ refugees; and (3) COVID-19 pandemic developments which drew attention to ‘essential skills’ in services and care and facilitated a novel, albeit circumscribed, pathway to citizenship for some temporary workers and refugee claimants. Given Canada’s decades-long preference and global leadership in pursuing ‘skilled labour migration’ it is important to recognize the ways in which the legitimating of ‘skills’ amounts to a middle-class nation building that hides, and even reinforces, inequities in the Canadian and global contexts.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,052 | 0,036 |
| Communication savante | 0,017 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| 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 ».