L’attraction et la rétention des diplômés universitaires immigrants pour le développement en région. Le cas de l’UQAC et de la région du Saguenay–Lac-Saint-Jean
Bibliographic record
Abstract
Un projet de développement fait appel à divers éléments que ce soit sur le plan financier, matériel, logiciel et humain, au-delà de tout le capital humain demeure l’élément central. Comme dans beaucoup de régions au Québec, la région du Saguenay–Lac-Saint-Jean est aussi confrontée au problème de décroissance de la population et de pénurie de main-d’oeuvre. La région du Saguenay–Lac-Saint-Jean par l’intermédiaire de l’UQAC accueille chaque année beaucoup d’étudiants internationaux. Plusieurs de ces étudiants après leurs études retournent dans leur pays d’origine, d’autres cependant envisagent de faire leur carrière professionnelle au Saguenay–Lac-Saint-Jean. Que ce soit à l’université ou dans la vie sociale, les étudiants internationaux traversent des situations et des moments qui souvent sont déterminants dans leur décision de poursuivre ou non leur carrière professionnelle au Saguenay–Lac-Saint-Jean. Les résultats de cette recherche qualitative ont permis d’avoir une idée générale sur le processus d’intégration, les raisons et les motivations qui peuvent amener certains étudiants internationaux à poursuivre leur carrière professionnelle au Saguenay–Lac-Saint-Jean en contribuant au développement du territoire régional. De plus, les apports des étudiants internationaux et des travailleurs immigrants pour résoudre les problèmes de main-d’oeuvre, de décroissance démographique et d’augmentation de la diversité en région sont abordés dans la recherche. Il est apparu que si l'emploi demeure la raison majeure pour s’installer en région, d’autres éléments comme l’acception de la population locale, la nature et l’environnement, le bas coût de la vie et le style de vie moins stressant font également partie des facteurs qui peuvent inciter les étudiants internationaux à demeurer au Saguenay-Lac-Saint-Jean pour y faire leur carrière professionnelle.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".