Immigration Policy and Less-Favoured Regions and Cities: Comparing Urban Atlantic Canada and the US Rust Belt
Notice bibliographique
Résumé
Abstract There is a growing interest in immigrant receiving countries like Canada and the United States in spreading the benefits of immigration to less-favoured regions and cities that face a myriad of demographic and economic challenges associated with aging or shrinking populations, slow growth, and economic decline. This chapter uses the cases of Atlantic Canada and the US Rust Belt to examine two different approaches to immigration and uneven development. In Canada, place-based immigration programmes explicitly encourage immigration to Atlantic Canada while immigrant integration is supported through ‘top-down’ federally-funded settlement, multiculturalism, and citizenship programmes. Conversely, in the US, efforts to use immigration to address spatial inequality are happening outside of formal policy channels from the ‘bottom-up’, driven by networks of local business associations and non-profit organisations that increasingly promote immigration as a tool of economic revitalisation in the Rust Belt. Drawing on several years of fieldwork in both regions involving participant observation at immigration summits and conventions, stakeholder interviews, and media and document analysis, this chapter considers the implications of these diverging approaches. Ultimately, dynamic regions need dynamic solutions, and cities in these regions provide a roadmap for understanding the role of immigration in addressing uneven development.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».