Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the racialization processes of skilled Korean women who immigrated to Canada after the Asian financial crisis and had been residing in Canada less than five years at the time of interview. In-depth interviews with twenty-five Korean women living in the Greater Toronto area were employed for this qualitative study. The theoretical frameworks used to analyze and interpret the interview data are anti-racism and postcolonial feminism. Focusing on these twenty-five Korean immigrant women’s labour market integration in Canada, this paper investigates how the settlement experiences of skilled Korean women are shaped in the context of a gendered and racialized Canadian labour market. Covert forms of racism are discussed, including accent discrimination, unrecognized foreign credentials, and the unreasonable requirement of Canadian work experience. The paper also looks at how stereotypes emphasizing shyness, passivity, and backwardness attached to Asian women are often experienced by Korean women in their workplace. At the same time, the Korean women in this study are not passive victims, but struggle with their racialized identity formation, either by attempting to assimilate into perceived mainstream norms or by resisting against the unreasonable treatment to which they are exposed. The findings of this study challenge the discourse of multicultural Canada, in which Canada is described as uniquely characterized by liberalism, tolerance and gender equity; indeed, within Canadian multiculturalism, culturalization has become another technique of racialized oppression.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,011 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».