Bibliographic record
Abstract
Le pouvoir d'attraction des États-Unis sur les professionnels et les scientifiques du monde entier a été maintes fois signalé comme central dans la répartition internationale des compétences. À partir des données de deux enquêtes effectuées en 1967-1968 auprès de professionnels, de scientifiques et de techniciens canadiens, l'auteur propose une évaluation de l'importance de divers facteurs affectant l'émigration des professionnels canadiens vers les États-Unis. Il constate que l'enseignement aux États-Unis est le plus important facteur de la décision de chercher un emploi à plein temps aux États-Unis et que les titulaires des grades les plus élevés sont les plus susceptibles d'émigrer. Les Canadiens français sont moins susceptibles d'émigrer que les autres, de même que ceux qui ne sont pas nés en Amérique du Nord. D'autre part, la probabilité de retour au Canada est inversement proportionnelle à la durée de l'emploi aux États-Unis et, de même que ce sont les étudiants au niveau du doctorat qui sont le plus portés à émigrer, ce sont eux aussi qui sont le moins susceptibles de rentrer au pays.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 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".