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Enregistrement W4394833130 · doi:10.1111/cag.12917

Settling beyond big cities: A scoping review of the Canadian literature on immigration to rural and smaller communities

2024· review· en· W4394833130 sur OpenAlexafffundvenueabout
Stacey Haugen, Rachel McNally, Lars Hällström

Notice bibliographique

RevueCanadian Geographies / Géographies canadiennes · 2024
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRural development and sustainability
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesGovernment of Canada
Mots-clésImmigrationDiversity (politics)GeographySettlement (finance)Political sciencePublic policyEconomic growthGeographic mobilityRural areaPopulationRegional scienceEconomic geographySociologyBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Newcomers are living and working across rural and smaller communities in Canada. However, immigration research and policy are overwhelmingly focused on large, urban centres. Responding to this knowledge gap, this article presents the results from a scoping review of the Canadian literature on immigration outside of Canada's largest cities. An analysis of 90 studies reveals several key trends in the literature related to the geographic focus and themes addressed. The results of the review demonstrate that the majority of studies focus on regions with a high population density that are in close proximity to major urban centres, thus revealing a gap in knowledge regarding settlement across more rural and northern parts of the country. Issues related to settlement services, employment opportunities, welcoming communities, public policy, infrastructure, and retention and secondary migration were the most addressed themes across the literature and represent the diversity of rural Canada. In response to these findings, we conclude with a discussion of the potential opportunities for future research and policy change .

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,887
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,213 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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