Doing well in Canada : a critical incident study of immigrants' experiences
Notice bibliographique
Résumé
In response to Canada’s shrinking labour force, experts are calling for a more diverse, flexible, adaptable workforce. Many recommend that employers hire immigrants. However, employers may not recognize immigrants’ qualifications or experience. Well educated, experienced immigrants often resort to low paying, unskilled jobs. Guided by a positive psychology perspective, the main focus of this qualitative study was to 1) explore the changes inherent in immigration and challenges to employment that immigrants may face within the first year of their arrival, 2) investigate the strategies, incidents and factors that helped and hindered immigrants who self identified as doing well with these changes and challenges and 3) determine whether participants have always handled change well. Open-ended interviews were conducted with 17 new immigrants to Canada. Conventional content analysis was employed to develop themes from the context data collected. The Enhanced Critical Incident Technique was used to collect, identify, extract and analyze helping and hindering incidents, as well as a list of what participants wished they had or could have in the future in order to do well. A total of 273 helping incidents, 54 hindering incidents and 59 wish list items were extracted. Ten helping, hindering and wish list categories emerged: 1) Taking Action, 2) Personal Qualities, 3) Life in Canada, 4) Work and Life Experience, Skills and Knowledge, 5) Social Support, 6) Beliefs and Perspectives, 7) Preparation and Research, 8) Government/Agency Support, 9) Plans and Goals, and 10) Financial Support. These results suggest it is possible for new immigrants to do well with the significant life and work related changes and challenges that are embedded in the Canadian immigration experience. Discussion includes participants’ stories as living exemplars of a positive, proactive approach to acculturation, the roles that values and Canadian society played in participants’ doing well, and what coping and doing well may mean to newcomers. Study limitations are discussed along with implications for future research. Implications and recommendations for counselling practice are presented. Finally, policy recommendations are made concerning new immigrants’ employment situation.
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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 | 0,006 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,046 | 0,013 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».