Les besoins des groupes francophones en contexte minoritaire en matière de recherche en immigration francophone1
Bibliographic record
Abstract
Les besoins de recherche des groupes francophones offrant des services directs ou indirects en immigration sont peu étudiés et connus. Le texte présente les résultats d’un sondage sur le sujet réalisé pour l’Observatoire en immigration francophone au Canada en 2024. Les données montrent que la majorité des organismes utilise des données de recherche pour mettre en place de nouveaux services, organiser de nouvelles activités, adapter l’offre de services et d’activités existantes et élaborer leur planification stratégique. Les résultats révèlent aussi que près de la moitié des répondants ont des priorités de recherche dans leurs plans stratégiques ou plans d’action. Ces priorités portent sur l’ensemble du continuum en immigration, incluant les étapes du recrutement et de la sélection ainsi que la rétention. Cependant, les deux tiers des répondants considèrent les données de recherche comme étant peu accessibles ou pas du tout accessibles. Les données révèlent ainsi l’existence de défis majeurs en matière de rayonnement et de diffusion des connaissances en immigration francophone auprès des milieux communautaires. Ainsi, le sondage permet de confirmer l’importance de mieux comprendre les besoins de recherche en immigration francophone des groupes travaillant dans ce secteur afin de leur permettre de faire avancer leurs dossiers.
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 | 0.018 | 0.036 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".