La Politique de sélection des immigrants du Québec : Un modèle enviable en péril
Bibliographic record
Abstract
Le Quebec choisit ses immigrants en fonction de criteres et en vue d'objectifs qu'il definit lui-meme. Cette autonomie, conquise de haute lutte dans les annees 1960 et 1970, n'a d'equivalent ni dans un autre pays, ni dans une autre province du Canada. En 2011, 37 000 travailleurs qualifies ont ete selectionnes selon leur âge, leur formation, leur experience de travail, leurs competences linguistiques et le profil de leur conjoint. La responsabilite de relever le defi de l'immigration a ete confiee a un acteur principal, le ministere de l'Immigration. Depuis quarante-cinq ans, et bien qu'il ait toujours ete le parent pauvre de la distribution budgetaire, ce ministere a developpe un savoir-faire et des traditions non negligeables. La coherence a long terme de la politique quebecoise peut faire figure de modele. Pourtant, elle est aujourd'hui menacee. Parce que l'immigration et la selection des candidats font l'objet de questionnements, certains sembleraient prets a faire table rase de cette expertise pour, a l'instar du federal, ne plus river la selection qu'a un seul objectif?: l'employabilite a court terme. Or, la selection de futurs concitoyens doit se soucier de leur integration au regard des caracteristiques economiques, culturelles et linguistiques propres a la societe quebecoise. Il importe donc de conserver des criteres pluriels, comme d'assurer la qualite du processus de selection. Cet ouvrage retrace l'histoire des politiques d'immigration quebecoises. Il expose aussi les rouages de la politique de selection des immigrants du Quebec, ses objectifs parfois contradictoires, ses moyens et ses limites. De plus, il propose quelques pistes pour relever les defis a venir.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 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".