Gobierno multinivel y políticas de integración de los inmigrantes en contextos de federalismo asimétrico: los casos de Cataluña y Quebec
Bibliographic record
Abstract
Esta investigación aborda el tema de la gestión de la diversidad cultural y lingüística proveniente de la inmigración en dos casos con presencia de nacionalismos minoritarios y desarrollos federales asimétricos como son Quebec-Canadá y Cataluña- España. Mientras Canadá es un país federal, España desarrolló un proceso de federalización desde la transición a la democracia, que además fue paralelo al desarrollo del Estado de Bienestar y que no ha terminado de ser reconocido como tal por todos los actores políticos y sociales, ni en el marco legal y constitucional. Ambos países sin embargo han experimentado desarrollos asimétricos para acomodar la diversidad interna y un entramado de relaciones intergubernamentales que les permitió enfrentar las complejidades del gobierno multinivel. En este contexto la pregunta central que busca responder esta investigación es ¿Cómo influyen las relaciones intergubernamentales sobre la formulación de las políticas de integración de los inmigrantes en Quebec y Cataluña entre 1995-1999 y 2011?. Es decir, nos preguntamos por la influencia de éstos desarrollos y de este entramado de relaciones intergubernamentales en la formulación de las políticas para integrar a los inmigrantes. Nuestro eje de análisis para la formulación de la política han sido Quebec y Cataluña, bajo una perspectiva de gobierno multinivel analizando sus relaciones con el gobierno federal y central de un lado y con las principales ciudades receptoras de inmigrantes como Montreal y Barcelona del otro, así como con las ONG y el sector asociativo. Adicionalmente se buscó identificar el papel de la Unión Europea sobre la formulación de las políticas de integración en Cataluña y España...
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".