Bibliographic record
Abstract
Cet article aborde l’accueil des personnes déplacées ukrainiennes au Québec ayant fui l’invasion et agression russe de 2022. Alors que le Canada accueille la deuxième plus grande diaspora ukrainienne au monde, un statut migratoire temporaire novateur a été créé par le gouvernement fédéral pour admettre les déplacé·es ukrainien·nes et leur donner accès aux services d’établissement – ce qui n’est pas le cas pour les autres migrant·es temporaires. Le Québec s’est rapidement mobilisé pour soutenir les Ukrainien·nes. Dans la province, qui gère ses services d’établissement de manière autonome, les migrant·es temporaires étaient déjà éligibles aux services d’établissement depuis 2020. Les déplacé·es ukrainien·nes du Québec ont un profil démographique et socioéconomique similaire à ceux du reste du Canada. Au niveau local, ils font face aux mêmes défis qu’ailleurs au pays, par exemple l’inégale densité de la diaspora ukrainienne et des services de première ligne, mais aussi à des défis spécifiques tels que le rôle de la maîtrise du français dans l’admissibilité à la résidence permanente.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".