Intercultural Communication Within the Context of Promoting the Immigration of French Citizens in Quebec
Bibliographic record
Abstract
Chaque année, depuis le début des années 2000, environ 3 500 Français s’établissent au Québec, sous couvert d’un visa de résident permanent. Les Français sont des immigrants de choix pour cette province, car en effet, leurs revenus d’emplois sont supérieurs à la moyenne nationale et ils bénéficient également, depuis 2008, d’une meilleure reconnaissance de leurs diplômes acquis dans l’Hexagone. Les Français et les Québécois ont des racines communes, des affinités culturelles, partagent aussi une même langue. Les candidats à l’immigration français, semblent, a priori, rassembler toutes les conditions pour s’installer et s’intégrer de manière pérenne au sein de la Belle Province. Toutefois, le phénomène étudié, à savoir le retour en France des immigrants français, n’est pas si nouveau En effet, en 2013, selon le Ministère de l’Immigration et des Communautés culturelles, la France occupe le premier rang de pays de naissance des nouveaux immigrants (immigration économique) au niveau des admissions. Néanmoins, les Français sont également les immigrants les plus nombreux à repartir en France ou à poursuivre leur périple migratoire. La communication et les relations interculturelles, en phase prémigratoire, peuvent conditionner les futurs immigrants à s’installer de manière provisoire ou permanente. La construction progressive de l’image de la terre promise et l’imaginaire migratoire, déterminent aussi la réussite, ou l’échec, de l’immigration
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 | 0.003 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.020 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".