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Record W1414027315 · doi:10.71781/1610

La reconnaissance des qualifications professionnelles comme condition à l’immigration au Québec? : cadre juridique et enjeux politiques d’une réforme de procédure en amont

2012· dissertation· fr· W1414027315 on OpenAlexaboutno aff
Maïa Korotkina

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2012
Typedissertation
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHealthcare Systems and Practices
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesSociologyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le Canada, l'Australie et l'Union européenne sont des destinations convoitées par des immigrants hautement qualifiés dont le nombre augmente chaque année. La mobilité croissante de ces travailleurs, soutenue par des politiques favorables à leur intégration à l'échelle nationale, pose des défis de grande envergure, alors que celles-ci tentent de conjuguer des objectifs économiques avec le redressement démographique à long terme. La reconnaissance des titres de compétences étrangers (RTCE) figure toujours parmi les principaux défis de cette gestion des flux migratoires, s’imposant dans les processus d'admission aux professions réglementées au Québec comme dans les autres juridictions provinciales, nationales et communautaires. Notre recherche vise à expliciter la corrélation entre le modèle de sélection économique choisi par le Québec particulièrement et la difficile intégration en emploi des nouveaux résidents permanents qualifiés. Nous examinons l’utilité de réformer la procédure administrative de la demande d’immigration en amont pour y inclure une étape obligatoire de RTCE par les organismes réglementaires compétents. Étudiant des dispositifs juridiques en vigueur à cet effet en Australie et en Union européenne, nous cherchons à déterminer si la transposition d'une telle rigueur de sélection est réaliste et souhaitable dans le contexte spécifique québécois.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity
Consensus categoriesResearch integrity
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.290
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0200.001
Scholarly communication0.0000.002
Open science0.0000.000
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.066
GPT teacher head0.364
Teacher spread0.297 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2012
Admission routes1
Has abstractyes

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