L’Acadie du Nouveau-Brunswick et les immigrants francophones. Un modèle d’intégration économique par les marges
Bibliographic record
Abstract
Au début des années 2000, l’Acadie du Nouveau-Brunswick, une francophonie minoritaire canadienne, est devenue une communauté d’accueil d’immigrants d’expression française grâce au militantisme et au droit. Le discours d’une partie de ses élites et de ses organismes communautaires est très favorable à l’immigration. Toutefois confrontée à une incomplétude institutionnelle pluridimensionnelle en matière d’immigration, l’Acadie érige des frontières dans les secteurs centraux de son marché du travail, soit l’éducation et la santé en français. Les immigrants sont ainsi rejetés dans les marges de son marché du travail et plus précisément dans des niches d’emploi conjoncturelle et structurelle. Ils se rendent compte qu’on les a sélectionnés pour vivre en français et renforcer la vitalité de leur communauté d’accueil, mais ne peuvent faire société en français à cause d’enjeux identitaires entrainant des rapports sociaux discriminatoires lesquels les empêchent d’être pleinement inclus dans leur nouvelle communauté d’accueil. Une francophonie locale segmentée et juxtaposée commence ainsi à émerger en raison du déficit d’intégration des immigrants sur le marché du travail francophone.
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 | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".