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Enregistrement W2543259937

Social services for immigrants and refugees to Canada: A systematic review of the evidence on provision, management, and outcomes of available services

2015· review· en· W2543259937 sur OpenAlexaffabout
Aru Sharma

Notice bibliographique

RevueGlobal Health: Annual Review · 2015
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRefugeeCINAHLImmigrationPsycINFOPopulationHealth services researchPolitical scienceSystematic reviewSocial WelfareEconomic growthMedicineHealth careMEDLINEEnvironmental healthLawEconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background:  Canada’s population is composed of a diverse group of people, approximately 20% of whom are immigrants.(1) In fact, it is projected that by 2025, immigrants will be the only source of population growth in the country.(2) Moreover, Canada has provided asylum to over 160 000 refugees,(3) with more arriving every year as the number and intensity of global conflicts rise. In 2010, $53 million was cut from Citizenship and Immigration Canada’s (CIC) budget for immigrant settlement services, $44 million of which was from Ontario funding, a primary destination for new immigrants to Canada.(4) A budget cut of this magnitude proved to be disastrous for organizations working with the immigrant and refugee community; multiple organizations lost funding, resulting in a large number of service cuts, loss of physical assets, and hundreds of lost jobs.(5) This research seeks to answer the following question: What services are available for immigrants and refugees to Canada and how are they provided, managed, and evaluated ? The question consists of three components that are examined through a systematic review. 1) What specific social services are available to immigrants and refugees in Canada? 2) How are services determined, funded, organized, and governed, and by whom? 3) How are outcomes for those who access the services measured and assessed? Methodology:  This study is a systematic review of the published literature using 5 Health Science ( CINAHL, Global Health, Medline, Ovid HealthSTAR, PsycINFO ) and 2 Social Science databases ( PAIS, Sociological Abstracts ). A comprehensive search strategy was used and included the following key words: ‘immigra*’, ‘emigra*’, ‘migrant*’, ‘refugee*’, ‘social’, ‘service*’, and ‘Canada’. In order to be included in the systematic review, studies must focus on social services for immigrants and/or refugees in Canada, and must be published 1995 or later, in English. The systematic review will analyze both quantitative and qualitative evidence published in the key selected databases. In addition, literature on immigrant and refugee social services in other countries and specific grey literature will be consulted to situate the research in its current context. Findings & Conclusions:  Results pending completion of the study.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,076
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,507
Score d'incertitude au seuil0,981

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,076
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,006
Bibliométrie0,0180,025
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,381 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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