Explaining immigration casework in federal Members of Parliament's district offices in Canada
Notice bibliographique
Résumé
In Canada, a majority of federal constituency offices deal primarily with immigration files. The few qualitative studies on the subject show that the resources dedicated to these files and the type of work carried out on the immigration files handled vary between offices, thus contributing to disparities in service between federal electoral districts. How can such variation be explained? Based on the quantitative analysis of unpublished administrative data, this article first highlights the diversity of files handled by constituency offices, as well as the types of intervention carried out by constituency assistants. It then aims to explain the variations in case processing according to the type of case and the volume of requests handled. Studies of constituents' files received and processed at constituency office level have argued that the political ideology, gender and ethnicity of the deputy as well as the demographics of the constituency are explanatory factors. This analysis shows that in the case of immigration files, constituency demography is the most important factor, while the MP's political affiliation plays a very limited role. These results shed new light on the factors involved in the processing of immigration cases at constituency level, and add nuance to previous, mainly qualitative analyses. Our results also contribute to understanding the work of constituency offices for constituents, which appears to be far less partisan than in other countries where similar offices exist.
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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 | 0,007 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,030 | 0,012 |
| Communication savante | 0,008 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».