"Why Should I Move to the Countryside?": Exploring New Attempts for Fostering Inclusion in Rural Communities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: In 2019, the Canadian government deployed the Rural and Northern Immigration Pilot (RNIP). The program provides a pathway to permanent residency for skilled immigrant workers. It aims to address key challenges associated with labour market shortages that are a result of increasing retirement populations, declining birthrates, and the "exodus" of youth to urban cities (Bousmah and Grenier 2022). Unlike other programs, the RNIP aims to attract newcomers through a "community economic development-driven model" where local employers and community partners aid newcomers in securing suitable employment and providing services and mentorships to encourage inclusion and long-term settlement (IRCC 2022a). Although pathways to permanent residency provided through pilot programs can be attractive, their effectiveness in retaining skilled workers within underpopulated rural regions remains understudied. Using content analysis, this paper examines the implementation of the RNIP in Ontario (specifically North Bay, Sault Ste. Marie, Sudbury, Thunder Bay, and Timmins). Using federal and region-specific websites and community reports, we employ a case study approach to compare strategies and community initiatives relative to the needs of each region. We analyze how these regions are implementing this "community economic development-driven model" and question whether these measures are successful in creating feelings of belonging and inclusion among immigrants – factors we argue are essential for long-term settlement. Without addressing reasons for why long-term settlement may be unattractive and difficult for locals within these communities, newcomers that aim to settle in these regions may experience challenges that remain unrecognized. Overall, we consider whether community membership and long-term settlement can be adequately addressed through the implementation of such pilot programs. Résumé: En 2019, le gouvernement canadien a déployé le Projet pilote d'immigration dans les régions rurales et du Nord (PPIRN). Le programme offre une voie d'accès à la résidence permanente pour les immigrants travailleurs qualifiés. Il vise à relever les principaux défis liés aux pénuries de main-d'œuvre qui résultent de l'augmentation des populations de retraités, de la baisse du taux de natalité et de l'« exode » des jeunes vers les villes (Bousmah et Grenier 2022). Contrairement à d'autres programmes, le PPIRN vise à attirer les nouveaux arrivants par le biais d'un « modèle axé sur le développement économique communautaire » dans lequel les employeurs locaux et les partenaires communautaires aident les nouveaux arrivants à trouver un emploi convenable et à fournir des services et des mentorats pour encourager l'inclusion et l'établissement à long terme (IRCC 2022a). Bien que les voies d'accès à la résidence permanente offertes par les programmes pilotes puissent être attrayantes, leur efficacité pour retenir les travailleurs qualifiés dans les régions rurales souspeuplées reste sous-étudiée. À l'aide d'une analyse de contenu, cet article examine la mise en œuvre du PPIRN en Ontario (plus précisément à North Bay, Sault Ste. Marie, Sudbury, Thunder Bay et Timmins). À l'aide de sites Internet fédéraux et régionaux et de rapports communautaires, nous utilisons une approche d'étude de cas pour comparer les stratégies et les initiatives communautaires par rapport aux besoins de chaque région. Nous analysons la manière dont ces régions mettent en œuvre ce « modèle axé sur le développement économique communautaire » et nous nous demandons si ces mesures parviennent à créer un sentiment d'appartenance et d'inclusion chez les immigrants – des facteurs qui, selon nous, sont essentiels à l'établissement à long terme. Si l'on ne se penche pas sur les raisons pour lesquelles l'installation à long terme peut être peu attrayante et difficile pour les habitants de ces communautés, les nouveaux arrivants qui cherchent à s'installer dans ces régions risquent de rencontrer des difficultés qui ne sont pas reconnues. Dans l'ensemble, nous nous demandons si l'appartenance à une communauté et l'établissement à long terme peuvent être traités de manière adéquate par la mise en œuvre de ces programmes pilotes.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».