Education and employment training supports for newcomers to Canada’s middle-sized urban/rural regions: Implications for social work practice
Notice bibliographique
Résumé
The last decade has witnessed the movement of immigrants from Canada’s largest urban centers—Toronto, Vancouver, and Montreal—to smaller urban-rural communities. Nevertheless, very little scholarship exists on newcomer integration in these communities. Furthermore, social work literature examining the perspective of service providers who work with newcomers is lacking. Grand Erie is a middle-sized urban/rural region in Ontario, Canada that is experiencing increased migration of newcomers. This paper focuses on a part of a larger Community-based participatory research on ‘Newcomer Settlement and Integration in Education, Training, Employment, Health and Social Support’ in Grand Erie and discusses the findings in the education and training domain. Data were gathered from 212 newcomers (men and women) and 237 service providers using survey questionnaires. Findings Most of the newcomers in this study had not taken any education or employment courses post-migration. The qualitative and quantitative responses from participants (newcomers and service providers) highlight a lack of affordable child care and poor transportation infrastructure in this region as significant barriers to newcomers’ ability to take education or employment courses especially in case of visible minority women. Applications The results of the study suggest that there is an opportunity for social workers to build partnerships with community agencies as well as with policy-makers at regional and provincial levels to foster the social, economic, and political integration of new immigrants in the host society.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».