La gouvernance de proximité en contexte interculturel : villes et intégration des immigrants au Québec
Bibliographic record
Abstract
Les mouvements de populations générés par les enjeux politiques et environnementaux, ajoutés aux besoins de certains pays d’augmenter leur démographie et de combler leurs besoins de main-d’œuvre favorisent les flux migratoires qui rendent nos sociétés toujours plus hétérogènes. Cette « diversification de la diversité » (Vertovec, 2007) fait apparaître des problèmes politiques et administratifs auxquels les institutions doivent faire face. Cette recherche porte sur la place émergente des municipalités dans l’intégration des immigrants au Québec. Dans le cadre de cette recherche, j’ai participé au Réseau des municipalités en immigration et relations interculturelles (RÉMIRI) afin de mieux comprendre la question de la gouvernance de proximité en ce qui concerne l’intégration des minorités ethnoculturelles et racisées. Ce réseau de concertation est formé de fonctionnaires municipaux qui cherchent des outils afin de mieux répondre aux défis des nouvelles formes de diversité. L’objectif principal de ma recherche a été de comprendre les enjeux du virage municipal au Québec dans le domaine de l’immigration et des relations interculturelles et de documenter les nouvelles formes d’action municipale dans ce domaine.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".