Russian Jews in the Global City of Toronto: A Pilot Study of Identity and Social Integration
Bibliographic record
Abstract
La communauté des anciens Juifs soviétiques dans le Grand Toronto a beaucoup augmenté depuis 15 ans, à la fois par immigration directe depuis les pays de l’ex-URSS et par re-migration de Juifs russes depuis Israël. Peu d’études canadiennes sur les expériences de réinstallation des Juifs russes se sont penchées jusqu’à présent sur les questions d’identité juive et de modification de cette identité avec la migration. Cette étude ethnique exploratoire est basée sur des entretiens, des discussions de groupe et l’observation des contextes de vie des immigrants avec l’intention de comparer quelques aspects essentiels de l’intégration entre Juifs arrivés directement de l’ex-URSS et Juifs ayant d’abord migré vers Israël. Les récits collectés pour cette étude portent sur différents points : causes de la migration vers le Canada, difficultés d’entrée sur le marché du travail canadien, perception des niveaux de vie, difficultés spécifiques aux couples d’immigrants, aux jeunes et aux personnes âgées, liens transnationaux avec d’autres branches de la diaspora juive russe. Les résultats indiquent des différences notables entre les deux groupes, en particulier dans l’adaptation au marché du travail et les processus familiaux. En général, les migrants de seconde migration sont mieux armés pour le mode de vie et l’économie occidentale et ont plus de points d’ancrage dans la société canadienne que ceux qui arrivent directement de l’ex-URSS.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".