« La grande séduction ? » : une analyse communicationnelle dans l’adaptation des immigrants quittant Montréal pour entreprendre une migration secondaire
Bibliographic record
Abstract
La plupart des immigrants qui arrivent au Canada s’installent d’abord dans les grands centres urbains. Ce phénomène a motivé des études sur la migration secondaire, qui cherchent à comprendre les raisons de cette concentration et les facteurs qui conduisent les immigrants à partir pour d’autres villes. Cependant, la majorité des études utilisent des méthodes quantitatives et peu d’entre elles cherchent à comprendre le point de vue des immigrants, ainsi que le processus d’adaptation vécu le long de cette trajectoire. À l’aide d’entrevues semi-dirigées, cette recherche vise à analyser l’adaptation des immigrants à Montréal et dans les villes d’une région du Québec, dans leurs communautés et dans leur milieu de travail. L’analyse et la présentation des résultats sont basées sur le modèle d’adaptation proposé par Young Yun Kim, qui considère la communication comme un aspect central du processus d’adaptation, résultant d’une interaction dynamique entre l’individu et l’environnement. Les résultats montrent que les immigrants cherchent à améliorer l’expérience d’adaptation tout au long de leur trajectoire. L’adaptation initiale facilite l’adaptation dans la deuxième ville, mais elle crée également de nouvelles attentes, car Montréal n’est pas en mesure de fournir tout ce dont les immigrants attendent. Bien que la présence d’immigrants et de services soit plus importante à Montréal, l’adaptation initiale représente un défi pour la plupart d’entre eux, qui ne connaissent pas les règles locales au début et ne se sentent pas intégrés à la communauté. Le multiculturalisme et le dynamisme économique favorisent toutefois l’insertion et l’adaptation sur le marché du travail. L’adaptation dans la deuxième ville s’avère finalement plus facile pour la plupart, qui font également état d’un plus grand sentiment d’appartenance et d’une meilleure qualité de vie. Cependant, l’intégration professionnelle représente un défi pour ceux qui quittent Montréal sans avoir planifié leur insertion au marché de travail.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".