Measuring Social, Cultural, and Civic Integration in Canada: The Creation of an Index and Some Applications
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Cet article présente un segment d’un projet de recherche fondé par le Prairie Metropolis Center . L’Enquête sur la diversité ethnique, une large bande de données collectées au Canada, nous permet de développer un répertoire précis pour mesurer l’intégration sociale, culturelle et civique des immigrés dans ce pays, puis de l’appliquer sélectivement pour en tirer quelques analyses comparatives. Après avoir défini l’intégration, nous examinons ce qui a été publié sur ces mesures en Europe et aux États-Unis, ainsi que ce qui est pertinent au Canada en faisant ressortir les variables que nous avons prises en considération pour notre répertoire. Ensuite, nous expliquons comment nous développons celui-ci en employant une analyse factorielle. Enfin, nous l’appliquons en ce qui concerne l’intégration sociale et, là où nous l’avons fait, nous présentons quelques uns de nos résultats. Plus précisément, cette dernière partie de notre article donne cette analyse et ces résultats de manière comparative pour : 1) la terre natale (comparant les immigrés aux Canadiens de naissance); 2) le statut générationnel; 3) le statut racialisé des minorités (visibles), et 4) ce même statut avec le pays de naissance par génération. Alors qu’il y a des d’importantes différences statistiques dans toutes ces comparaisons, un de nos principaux résultats est que l’intégration, telle que mesurée par notre répertoire, n’est pas si différente entre les immigrés et les Canadiens de naissance.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 it