‘Survival Employment’: Gender and Deskilling among African Immigrants in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recent research points to a growing gap between immigrant and native‐born outcomes in the Canadian labour market at the same time as selection processes emphasize recruiting highly educated newcomers. Drawing on interviews with well‐educated men and women who migrated from countries in sub‐Saharan Africa, this paper explores the gendered processes that produce weak economic integration in Canada. Three‐quarters of research participants experienced downward occupational mobility, with the majority employed in low‐skilled, low‐wage, insecure forms of “survival employment”. In a gendered labour market, where common demands for “Canadian experience”, “Canadian credentials” and “Canadian accents” were uneven across different sectors of the labour market, women faced particular difficulties finding “survival employment”; in the long run, however, women’s greater investment in additional post‐secondary education within Canada placed them in a somewhat better position than men. The policy implications of this study are fourfold: first, we raise questions about the efficacy of Canadian immigration policies that prioritize the recruitment of well‐educated immigrants without addressing the multiple barriers that result in deskillling; second, we question government policies and settlement practices that undermine more equitable economic integration of immigrants; third, we address the importance of tackling the “everyday racism” that immigrants experience in the Canadian labour market; and finally, we suggest the need to re‐think narrowly defined notions of economic integration in light of the gendered nature of contemporary labour markets, and immigrants’ own definitions of what constitutes meaningful integration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».