Becoming an immigrant worker: Learning in everyday life
Notice bibliographique
Résumé
This paper will examine the learning process of becoming an immigrant worker in Canada during current neo-liberal restructuring. We view learning as a complex process whereby individuals, embedded in social networks, develop a political analysis of their situation while they develop strategies of response. Our research is grounded in the work of our partner organization, the Immigrant Workers Centre (IWC), a support centre for workers. The paper reviews some of the political and economic forces that place immigrant workers at the bottom of the labour market in Canada. Study participants reflect these general trends. Our analysis draws on participants’ interviews and examines their experiences of leaving countries of origin, settling in Canada, and finding work. We conclude with a discussion linking these experiences with wider global forces. Résumé Cet article analysera le processus d’apprentissage d’un travailleur immigrant au Canada dans un contexte néo-libéral. Nous considérons l’apprentissage un processus complexe par lequel des individus, intégrés dans des réseaux sociaux, font une analyse politique de leur situation, en développant des stratégies de réponse. Notre recherche s’inscrit dans le travail de notre partenaire, Immigrant Workers Centre (IWC), un centre de soutien aux travailleurs immigrants. L’article passe en revue certaines forces économiques et politiques qui placent les travailleurs immigrants au bas du marché de l’emploi au Canada. Notre analyse fait état d’entrevues avec les clients du centre et passe en revue ce qu’ils ont vécu au moment de quitter leur pays d’origine, de s’installer au Canada et de trouver du travail. En conclusion, il présente une discussion faisant le lien entre ces expériences et des forces globales à plus large échelle.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».