Bibliographic record
Abstract
Par Jean-Claude RocDe nos jours, la question de la migration et de l'immigration fait partie des échiquiers politiques dans plusieurs sociétés.Le but de ce texte consiste à jeter un regard sur l'appropriation de ces notions à des fins électoralistes par certains dirigeants politiques, de partis politiques, dans plusieurs pays européens, aux États-Unis et au Brésil et de présenter comment, au Québec, les partis politiques font de la question de l'immigration un enjeu politique. Les causes actuelles de la migration et de l'immigration clandestinesLes mouvements migratoires ont toujours existé.Ils ne datent pas d'hier, ils ont été développés par la colonisation sur une grande échelle par les Européens, qui ont envahi l'Afrique et d'autres régions du monde.Au cours de l'histoire, les Occidentaux ont défini à leur manière les notions de migration et d'immigration dans une grille typologique.Ils ont institué des lois contraignantes et sélectives qui pénalisent les ressortissants des pays les moins nantis.D'où la migration et l'immigration clandestines.Á l'époque de la guerre froide, les gens fuyaient partout dans le monde, principalement pour échapper aux régimes répressifs, dictatoriaux.Présentement, la migration prend la forme d'un exode massif avec les flux de migrants, ressortissants des pays d'Afrique, du Moyen-Orient, d'Asie et de l'Amérique centrale, pour ne nommer que ceux-là.Les causes qui les poussent à migrer sont multiples : crises politiques, conflits armés, discrimination ethnique, conditions socio-économiques
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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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 0.002 |
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".