To integrate or not to integrate is the question: A quantitative study investigating employability challenge
Notice bibliographique
Résumé
This is a scientific article that aims to investigate factors that influence employability (successful employment) of green card holders (skilled immigrants) in the Danish labor market. In 2007 Denmark introduced a ‘green card scheme’ under which skilled immigrants are granted a 3 year work permit to look for work relevant to their education. In 2009 a study conducted by Ramboll (Market research company) for the Danish government revealed that among green card holders in the Danish labor market 30% are successfully employed, 42% are doing odd jobs and 28% are unemployed. From a sample of 493 green card holders a survey was carried out. Odds ratios from logistic regression are used to illustrate significant factors that influence successful employment.\nConcept of ‘employability’ is used. The theoretical part then focuses on various individual employability factors (previous research done by scholars) that influence an individual’s capability in achieving successful employment.\nFindings reveal that green card holders who have European education, higher Danish language skills, invest more number of hours to learn Danish language and who belong to academic profession of IT are more likely to gain successful employment relevant to their education. In contrast according to this study having prior non- European work experience and local Danish education does not influence successful employment. Many of these significant factors are derived from previous research- employability challenges of skilled immigrants from Canada, Australia + New Zealand. This leads to the understanding that some employability challenges (obstacles) are international and affect employability of skilled immigrants in respect to Canada, Australia, New Zealand and Denmark.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».