Sommaire de: Destinations initiales et redistribution des principaux groupes d'immigrants au Canada: changements au cours des deux dernieres decennies
Bibliographic record
Abstract
Le present article resume les conclusions de le document de recherche intitulee: Destinations initiales et redistribution des principaux groupes d'immigrants au Canada : changements au cours des deux dernieres decennies. En 1981, environ 58 % des immigrants arrives au Canada au cours des 10 annees precedentes vivaient a Toronto, a Vancouver et a Montreal; en 2001, cette proportion etait passee a 74 % (Statistique Canada 2003), ce qui a declenche une discussion sur les avantages d'une (Citoyennete et Immigration Canada (CIC) 2001). Les politiques visant a orienter les immigrants vers d'autres destinations que les villes carrefour de plusieurs pays occidentaux sont axees sur le choix de la destination finale et peu d'efforts ont ete deployes pour influencer la mobilite par la suite. Mais ces politiques n'auront les resultats attendus que si les regions qui ne servent pas de porte d'entree arrivent a conserver les immigrants ou a maintenir l'equilibre entre la migration interne et la migration externe. A cette fin, la presente etude examine dans quelle mesure la concentration geographique des principaux groupes d'immigrants arrives au Canada au cours des deux dernieres decennies s'est modifiee au fil du temps et procede pour ce faire a une comparaison entre les immigrants arrives pendant les annees 1970, 1980 et 1990, d'abord au point de vue de leur concentration dans les destinations initiales, puis de leur dispersion geographique subsequente. Elle accorde une attention particuliere au profil de dispersion des groupes dont le lieu d'etablissement initial avait ete influence par des politiques gouvernementales et examine le role des collectivites d'immigrants deja etablies dans la repartition geographique des nouveaux immigrants.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
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".