Social Integration of Immigrants within the Linguistically Diverse Workplace: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
<p>As a consequence of international migration, a large number of workplaces are becoming linguistically diverse. This creates challenges for the workplace integration of immigrants and increases the risk of their social exclusion. A systematic review was conducted to determine the effects of linguistic diversity on social integration of immigrants within the workplace. Articles were identified by reviewing abstracts in electronic databases using key words related to linguistic diversity, social integration, immigrants and workplace. The search yielded ten peer reviewed articles, published in English, between 2000 and 2014. Information was extracted and synthesized from both quantitative and qualitative studies. The studies in this review were found to be concerned on three key areas of investigation: (1) social integration or social inclusion/exclusion, (2) social interaction and inter-group perception, and (3) accent discrimination. Smooth social and professional assimilation and the equality of opportunities for the immigrants were considered as the determining factors of their complete social integration in the workplace. Most studies in this review established a connection between social integration and local language skills; some also identified that factors such as racial discrimination and ethnicity based stereotyping contributed to social exclusion of immigrants, particularly when the studies involved visible minorities. The review enhances our understanding of challenges of complete social integration faced by immigrants and reinforces the need to invest in policies and program aimed at preventing marginalization of immigrants. However, due to limited number of studies identified by this review and the variation in findings, further research is necessary to investigate the role of linguistic diversity in the workplace integration of immigrants in immigrant receiving countries. </p>
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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 | 0,011 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».