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Notice bibliographique
Résumé
I do not care what language a man speaks, or what religion he professes, if he is honest and law-abiding, if he will go on that land and make a living for himself and his family, he is a desirable settler for the Dominion of Canada…. If we can find people … willing to obey the laws and pay taxes for the support of our institutions, we must open our doors to these people and give them such encouragement as will overcome the initial difficulties of their change of situation. Clifford Sifton, Minister of the Interior, Statement to the House of Commons, July 1899. Indeed, not much has changed from Sifton’s statement over a century ago: Canada still needs immigrants. But we no longer need farmers to till vast expanses of land. Today we need IT specialists, production managers, researchers, carpenters, and tool and dye workers, to name a few, and we need them in our cities.1 Today it is the urban centers that are the engine and the lifeline of the national economy. Demographics have shifted radically, with almost 80 percent of Canadians living in urban centres in 2001 [Statistics Canada, 2002], as opposed to just over 80 percent living in rural areas in 1871 [Social Science Federation of Canada and Statistics Canada, 1983]. Concerns about labour force shortages dominate government policy circles, as well as
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,735 | 0,361 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».