Le rôle des facteurs environnementaux dans la migration internationale : étude de cas des immigrants haïtiens au Canada
Bibliographic record
Abstract
Cette thèse pose un regard environnemental sur la migration internationale des Haïtiens au Canada en relevant les types de changements environnementaux qui affectent les populations urbaines et rurales tout en analysant l’interaction de ces éléments avec des facteurs non-environnementaux (politiques, économiques et sociaux). Pour cela, nous avons procédé à une collecte de données de type qualitative, dont des entrevues semi-structurées avec des informateurs clés (huit personnes), des groupes de discussion (20 participants) et des entrevues individuelles (sept participants). Cette recherche met ainsi en évidence qu’aucun participant n’a immigré uniquement à cause d’enjeux environnementaux, soulignant de la sorte qu’une telle décision résulte de l’interaction entre divers facteurs environnementaux et non-environnementaux difficilement distinguable les uns des autres. Ainsi, nous favorisons une analyse inclusive lors de l’étude de la migration environnementale en proposant le concept de « migration environnementale inter-active ». En second lieu, cette thèse se penche sur le rôle des classes sociales et des réseaux sociaux dans les stratégies d’immigration et souligne que les choix de destinations ainsi que les stratégies d’immigration (étudiants, travailleurs qualifiés, réunification familiale, demandeurs d’asile et réfugié) varient selon ces deux facteurs, surtout lorsque la destination est le Canada.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".