Bibliographic record
Abstract
Insieme all’Ontario, il Québec è una delle province con più immigra- ti italiani in Canada: tra il 2011 e il 2015, 723 italiani si sono stabiliti in Québec con un visto permanente (di cui 312 sono donne). Questi nume- ri rappresentano l’1,7% dei nuovi residenti permanenti della provincia (MIDI 2016a). Il 70% di questa popolazione si è stabilito nella regione metropolitana di Montréal (MIDI 2017). Al di là dei residenti perma- nenti, tuttavia, ad oggi è difficile conoscere il numero esatto degli ita- liani realmente presenti (tra cui si contano i “permessi vacanza-lavoro”, i “lavoratori temporanei” e i nuovi cittadini canadesi). I dati del registro AIRE, che si basa sulla registrazione volontaria, nel caso del Canada per l’anno 2013 indicano 1.600 nuove registrazioni. Per questi motivi la scelta di concentrare l’attenzione sulla recente pre- senza italiana in Canada, e più precisamente in Québec, non è dovuta in primis al peso numerico del fenomeno. Il caso dell’emigrazione italiana verso il Canada ci sembra interessante per osservare i percorsi e le dinami- che d’integrazione di una popolazione che decide di trasferirsi al di fuori dell’Unione Europea. Essendo un paese extra Europeo l’immigrazione è quindi più selettiva rispetto ai paesi dell’Unione nei quali si applica la di- rettiva di Shengen della libera circolazione.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.053 | 0.003 |
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".