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Record W4303431560 · doi:10.7202/1091891ar

Quelles sont les stratégies mobilisées par les organismes pour le mandat de l’immigration dans les régions hors des grands centres ?

2022· article· fr· W4303431560 on OpenAlexaffvenue
Maude Arsenault, Bob W. White, Jessica Dubé

Bibliographic record

VenueAlterstice Revue internationale de la recherche interculturelle · 2022
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicMulticulturalism, Politics, Migration, Gender
Canadian institutionsInstitut de recherche Robert-Sauvé en santé et en sécurité du travailUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.187
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.203
GPT teacher head0.394
Teacher spread0.191 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations4
Published2022
Admission routes2
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