Canadian Immigration Policy: Micro and Macro Issues with the Points Based Assessment System
Bibliographic record
Abstract
C’est dans le but d’attirer de nouveaux immigrants qualifiés qui remplissent les besoins de la main d’œuvre dans tout le pays que le Canada a adopté depuis 1967 une politique d’immigration partiellement basée sur un système d’évaluation à points (ÉP). Contrairement à celle des États-Unis axée sur les employeurs, la politique canadienne permet à des immigrants potentiels d’évaluer leurs chances de succès dans le marché du travail domestique à partir de l’ÉP et, une fois qu’ils ont été acceptés, de venir au Canada sans s’être auparavant assurés d’un emploi. Je retrace les raisons historiques et économiques sous-jacentes au développement de cette politique actuelle, ainsi qu’à ce système basé sur un calcul de points, et j’examine les défauts de l’ÉP dans son respect des normes d’évaluation telles que la fiabilité et une validité conceptuelle. J’en conclus que les micro-problèmes de l’ÉP sont symptomatiques d’une politique générale d’immigration canadienne qui n’est ni tenable, ni équitable dans sa démarche envers les travailleurs étrangers qualifiés.
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 | 0.019 | 0.055 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.020 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.020 | 0.006 |
| Open science | 0.004 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".