Attraction et rétention des immigrants récents hors Montréal : une analyse longitudinale par cohorte d’arrivée au Québec (1992, 1996, 2000 et 2004)
Bibliographic record
Abstract
Cette étude s’intéresse à l’évolution de la capacité du Québec hors Montréal à attirer et retenir les immigrants depuis l’introduction d’un axe de régionalisation dans la politique québécoise d’immigration au début des années 1990. À partir d’une exploitation longitudinale du Fichier d’inscription des personnes assurées de la Régie de l’assurance maladie du Québec, nous avons reconstruit jusqu’en 2007 les trajectoires résidentielles de quatre cohortes d’immigrants admises au Québec entre 1992 et 2004. Nos résultats montrent que la présence d’immigrants hors Montréal est davantage tributaire du choix du premier lieu de résidence que de la migration secondaire interne. Tant la répartition initiale que les échanges migratoires subséquents ont toutefois connu des changements profitables au Québec hors Montréal qui reçoit une part accrue des nouveaux immigrants et qui est devenu plus attractif auprès des immigrants de Montréal. Les résultats précisent aussi qu’à l’extérieur de Montréal, ce sont les principaux centres urbains (Québec, Gatineau et Sherbrooke) qui exercent la plus forte attraction, mais que des agglomérations de taille plus réduite ont considérablement amélioré leur bilan.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".