Licensing Requirements and Occupational Mobility Among Highly Skilled New Immigrants in Canada
Notice bibliographique
Résumé
The present study compares the occupational trajectories of highly skilled immigrants in regulated occupations to those outside of the regulated occupations, from their pre-migration occupation, to their first job in Canada, and to subsequent jobs. Licensing requirements are likely to affect new immigrants’ occupational trajectories since they have a direct effect on how employers assess qualifications. This study utilizes growth curve modeling (GCM) and a unique dataset that contains detailed information on new immigrants’ experiences in Canada: the Longitudinal Survey of Immigrants to Canada (LSIC). Our findings indicate that immigrants working in regulated occupations prior to migration who are unable to find jobs in regulated occupations in Canada face a significantly greater drop in occupational status when they first arrive than those working in unregulated professions in their home country. Furthermore, their occupational progression over time is not faster than that of their counterparts from unregulated professions. Those who worked in unregulated fields prior to migration but found jobs in regulated fields in Canada experience an improvement in their occupational status after migration. Lastly, for those who worked in regulated professions in their home country and were able to find jobs within regulated fields in Canada, initial occupational status scores are similar to their scores in their country of origin, and there is little change in occupational status with time in Canada. The results of this study highlight the importance of ensuring that the licensing process is made easier to navigate for new immigrants. Our findings clearly indicate that immigrants who are able to successfully enter a regulated profession soon after migration fare much better in terms of occupational status than those who are unable to become licensed.
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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 | 0,000 | 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 ».