Comment conçoit-on les immigrants francophones de la Nouvelle-Écosse à des fins de statistiques ?
Bibliographic record
Abstract
Dans le contexte de la migration internationale, cet article explore des manières de concevoir des individus catégorisés en tant qu’immigrants francophones et qui sont établis en Nouvelle-Écosse au Canada. Cet angle d’analyse implique de se tourner principalement vers les processus d’inclusion tant dans la sphère économique que sociale pour les individus ainsi désignés. Parler d’inclusion invite aussi à dire quelques mots sur les processus d’exclusion sociale. Des données statistiques sélectionnées à même les recensements canadiens pour la période qui va de 2001 à 2016 sont étudiées afin de dégager des enjeux qui sous-tendent le recours à certaines catégories sociales plutôt qu’à d’autres. Un portrait statistique d’ensemble est esquissé au sujet de l’immigration francophone dans cette province du Canada atlantique. Une autre lecture de la stratification sociale est proposée au sujet de la Nouvelle-Écosse en reliant ce découpage conceptuel à l’usage de la langue française au quotidien.
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 | 0.004 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".