Notice bibliographique
Résumé
Toronto is the most popular destination for people migrating from India to Canada. According to Statistics Canada, roughly half of the Indian-born population of Canada lives in the greater Toronto area. Over time, Indian-focused associations, businesses, and services were established in Toronto, making the city an attractive destination for subsequent cohorts of Indian migrants. While Indian migration to Toronto has held steady, in recent years, Indian migrants have also been moving to non-metropolitan destinations outside of Toronto, where there has not been a long-standing history of Indian migration. This is a result of new immigration policies in Canada that actively encourage international migration to small- and mid-sized cities as well as a large increase in the number of international students attending colleges and universities outside major centres in recent years. While numerous academic studies have addressed Indian migration to Toronto, very little is known about Indian migration to non-metropolitan destinations. This chapter aims to address this gap. The chapter draws on census data to illustrate how Indian migration to small- and mid-sized cities in northern Ontario has grown over the last ten years. It then turns to an analysis of information collected through semi-structured interviews carried out with key informants in Thunder Bay, a city in the region that has experienced a major uptick in Indian migration. The interviews shed light on how Thunder Bay has evolved to be an emerging destination for Indian migrants, and how Indian migrants have experienced life in this northern mid-sized city.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,026 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».