Canadian Immigration Policy for the 21st Century
Notice bibliographique
Résumé
Since 9/11 there have been many changes to the external environment of immigration, a number of criticisms of current immigration policy in Canada, and several proposals for dealing with current labour market needs and settlement patterns of immigrants to Canada. In Canadian Immigration Policy for the 21st Century authors examine the issues raised by these concerns.The topics covered include international context and immigration policy goals, the role of immigration in meeting Canada's demographic and labour market needs, decentralization of immigration policy with special focus on the Quebec perspective and the recent Manitoba experience, policy responses to increasing international labour mobility, immigration data resources in Canada, the changing immigrant experience in the labour market including issues of skill recognition and the effects of business cycles on labour market integration, and social inclusion of immigrants, including the health of immigrant children and visible minority enclaves in major cities.The contributors include: Michael Abbott (Queen's University), Naomi Alboim (Queen's University), Roderic Beaujot (University of Western Ontario), David Card (University of California at Berkeley), Barry Chiswick (University of Illinois at Chicago), Gerry Clement (Manitoba Labour and Immigration Department), Don DeVoretz (Simon Fraser University), Erwin Diewert (University of British Columbia), Victoria Esses (University of Western Ontario), Alan Green (Queen's University), Gilles Grenier (University of Ottawa), and, Violet Kaspar (University of Toronto). It also includes: Ted McDonald (University of New Brunswick), Alice Nakamura (University of Alberta), Masao Nakamura (University of British Columbia), Doug Norris (Statistics Canada), Garnett Picott (Statistics Canada), Jeffrey Reitz (University of Toronto), Craig Riddell (University of British Columbia), Janice Stein (University of Toronto), Arthur Sweetman (Queen's University), Yvan Turcotte (Ministere des Relations avec les Citoyens et de l'Immigration), and Chris Worswick (Carleton University).
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 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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,028 | 0,004 |
| Communication savante | 0,012 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,005 |
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 ».