Institutional Innovation for Better Skilled Immigrant Labour Market Integration: A Study of the Toronto Region Immigrant Employment Council (TRIEC)
Notice bibliographique
Résumé
In this thesis, I undertake a study of skilled immigrant labour market integration in the Greater Toronto Area (GTA) by examining the Toronto Region Immigrant Employment Council (TRIEC).TRIEC is a relatively new governance institution in the Toronto city-region established to address barriers preventing immigrants from gaining meaningful employment in their fields.Barriers include systemic discrimination, lack of credential recognition, and lack of Canadian work experience.TRIEC was created in response to a recommendation from the 2003 Toronto City Summit Alliance (TSCA) report Enough Talk.TRIEC is a multi-stakeholder organization that aims to engage employers to find solutions to address labour market barriers facing skilled immigrants in the GTA.This thesis examines some of these labour market barriers and the work of TRIEC and poses the following research questions: What are the factors both impeding and facilitating the labour market integration of skilled immigrants in the GTA? Has the Toronto Region Immigrant Employment Council model proven effective in terms of its impact on skilled immigrant labour market integration in the GTA? What are possible solutions for addressing the challenges that impede the labour market integration of skilled immigrants in the GTA?To answer these questions, this thesis draws on insights from immigration geography literature, statistical and policy data, as well as fifty-seven (57) semi-structured interviews with a variety of key stakeholders in the GTA.The results point to TRIEC as a potential model to emulate for other large city-regions facing challenges with respect to labour market integration.In addition to highlighting TRIEC's advantages, this thesis also provides recommendations at a more general societal level for improving skilled immigrant labour market integration in Canadian city-regions.x
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».