Le rôle des différents acteurs dans le processus d’accueil et d’intégration des immigrants au Québec
Bibliographic record
Abstract
[Introduction]: " L’immigration au Canada a souvent été perçue comme un phénomène très positif par le pays et ses habitants. En effet, le pays doit faire face à des dynamiques démographiques telles que la dénatalité ou le vieillissement de la population que l’immigration permet contrer. Le Canada voit aussi l’arrivée de nouvelles personnes sur son territoire comme moyen d’assurer son développement économique, social et culturel. L’accueil et l’intégration des immigrants est donc une réelle preoccupation pour les institutions, pour que les nouveaux arrivants se sentent bien au Canada et que la société tout entière profite de leurs savoirs et de leurs qualités. L’intégration canadienne est souvent comparée à une route à double sens : d’un côté le Canada a des ressources à offrir aux immigrants pour qu’ils s’intègrent et qu’ils bénéficient de la vie dans leur nouveau pays, et de l’autre le Canada essaie de s’adapter à ces immigrants pour réussir à en tirer le maximum, apprendre de leur expérience à l’étranger et de leur culture et à les faire pleinement participer à la vie citoyenne du pays."
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.017 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.000 |
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.
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".