Theoretical analysis of the Manitoba Provincial Nominee Program and the Francophone Immigration Strategy as policy interventions to attract highly skilled immigrants to Manitoba
Notice bibliographique
Résumé
In the era of globalization, Canada is one of many industrialized countries involved in the worldwide race for talent (McHale 2003). Thus, Canada plans to accept 401,000 immigrants by 2021 by giving preference to economic immigrants to strengthen the country’s middle class (IRCC, 2020e). Ontario, Quebec and British Columbia are the top intended destinations of newcomers (Statistics Canada 2010; IRCC 2015; IRCC 2018). Consequently, smaller provinces do not fully benefit from immigration. Equal distribution of immigrants among provinces and territories is a key issue in Canada. Since immigration is a shared responsibility, there are policies designed to address it in both federal and provincial levels. This research is focused on two such programs: the Manitoba Provincial Nominee Program (MPNP) and the Francophone Immigration Strategy. The MPNP is based on federal-provincial agreements to meet Manitoba-specific labour-market needs. The second initiative is designed to enhance vitality of French-speaking minority communities outside Quebec through immigration (IRCC 2019). By focusing on the province of Manitoba, this study uses new institutionalism and nudge theory to examine both programs that aim to attract highly skilled immigrants to the province. The research methodology is mainly qualitative as it applies a case study approach and uses thematic analysis of government documents related to both immigration programs. Through this analysis we can learn how the theories help us understand Manitoba’s immigration programs and make useful policy recommendations. This combination of innovation and learning can be a powerful tool for developing effective policies to build a better future for Canadian- and foreign-born peoples.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».