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Enregistrement W7161618687

Metropolis British Columbia Working Paper Series. Number 10-12

2010· report· en· W7161618687 sur OpenAlexafffundabout
Lisa Ruth Brunner, Jennifer Hyndman, Chris Friesen

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2010
Typereport
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaAgriculture and Agri-Food CanadaAtlantic Canada Opportunities AgencyU.S. Department of JusticePublic Health AgencyAustralian GovernmentPublic Health Agency of Canada
Mots-clésSalientGovernment (linguistics)Settlement (finance)RefugeeSnapshot (computer storage)Human settlement
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ideally, the Canadian government, researchers, and/or service providers would trace the settlement outcomes of government assisted refugees (GARs) from various countries over time, but such data is expensive to collect and challenging at the national scale. In a modest effort to fill this gap, research with GARs from Aceh, Indonesia was conducted in 2005 (one year after most arrived) and again in 2009 to ascertain settlement outcomes in the areas of housing, official language acquisition, employment, and participation in Canadian society. While the 2009 findings are but a snapshot of social and economic relations among the Acehnese at the time, they offer the fullest available picture of how these GARs are doing; what their concerns, priorities, and challenges are; and what Canadian policies do to facilitate or hinder their aims as new Canadians and permanent residents. More than five years after their arrival, a number of official language and employment issues persist. Spousal sponsorship has proven a salient goal for the majority of men who are still single. Working towards, saving for, and waiting for such relationships to materialize may well be impeding integration aims in Canada. Recommendations to address these situations are offered.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,979
Score d'incertitude au seuil0,408

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,011
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0050,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1220,037

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,189 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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