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Record W1417672768 · doi:10.4000/eccs.383

« Coast, to coast… to coast ». Le rôle des francophonies boréales dans l’accueil, l’installation et la rétention des migrants francophones au Yukon, aux Territoires du Nord-Ouest et au Nunavut

2012· article· fr· W1417672768 on OpenAlexaffabout
Christophe Traisnel

Bibliographic record

VenueÉtudes canadiennes / Canadian Studies · 2012
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicCanadian Identity and History
Canadian institutionsVeterans Affairs CanadaUniversité de Moncton
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceEthnologyArtSociology

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article présente l’un des principaux résultats d’une recherche effectuée sur les communautés francophones situées au Nunavut, au Yukon et dans les Territoires du Nord-Ouest, à savoir le caractère essentiellement migratoire de ces communautés et l’impact de cette dimension sur la vitalité des francophonies boréales. La situation de ces minorités linguistiques est très particulière : en contact constant avec les communautés autochtones, ces francophonies ont développé une vie associative dynamique dans un contexte marqué non par un bilinguisme officiel (comme ailleurs au Canada), mais par un plurilinguisme territorial, le français jouissant dans les territoires d’une reconnaissance officielle, à l’instar de l’anglais, mais également des autres langues autochtones présentes. Cet article montre que si ces francophones « viennent d’ailleurs » et même de divers ailleurs (Europe, Afrique…), la plupart d’entre eux envisagent également de repartir un jour. Nous rendons compte des dynamiques propres à l’accueil de ces migrants francophones, de même qu’à l’impact de cette dimension migratoire sur la vie des communautés francophones, mais également de ces « sociétés boréales » canadiennes au contexte bien particulier.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.357
Threshold uncertainty score0.719

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0040.002
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0000.002
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.000

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 head0.029
GPT teacher head0.271
Teacher spread0.242 · 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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
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