Quelles sont les stratégies mobilisées par les organismes pour le mandat de l’immigration dans les régions hors des grands centres ?
Bibliographic record
Abstract
L’énoncé politique de régionalisation de l’immigration, Une richesse à partager – Orientations pour une répartition régionale plus équilibrée de l’immigration, adoptée en 1992, donne la responsabilité de l’intégration des immigrants aux organismes communautaires locaux. Ceux-ci voient leur charge augmenter d’année en année, tout en devant constamment tenter d’arrimer leurs services au modèle de gestion coûts/bénéfices imposé par l’État néolibéral. Dans un discours sociétal dichotomique au sujet de l’immigration, où plusieurs acteurs voient cette dernière comme une ressource alors que d’autres mettent de l’avant les enjeux sociaux de l’immigration, comment les organismes communautaires répondent-ils à leurs mandants? Une ethnographie de ces organismes nous permet de constater qu’il existe trois grandes stratégies mobilisées par les organismes pour réaliser leur mandat auprès de la population immigrante dans ces territoires : croissance, employabilité et stratégie intégrée. Ces stratégies nous permettent d’apprécier l’organisation du travail en fonction de divers éléments présents dans l’environnement interne et externe de l’organisme.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".