Barriers Faced by Immigrant Women Entering the Canadian Workforce- A case study of female students at Seneca College
Notice bibliographique
Résumé
Newly released census data for the average number of landed immigrants in Canada is approximately 235,000 per year, dating back to the early 1990s. From July 2015 to July 2016, a total of 320,932 new immigrants landed in the country as permanent residents. From 2011 to 2016, Canada’s population grew about 5% with 66% of population growth being a result of a migratory increase and only 33% coming from a natural increase. Immigrants to Canada are one of the major drivers of economic well-being and innovation, and they have also provided much needed skilled labour to the labour force. Many research studies suggest that Canada needs larger number of immigrants to maintain its economic growth rate, support the ageing population and improve social prosperity. From year 2001 to 2006, the population of immigrant women grew by 14% versus that of Canadian born women which grew at 3.4%. Should current growth trends continue, by 2031 immigrant women will make up 27.4% of Canada’s female population. In light of the growing importance of immigrant women in Canada, it is imperative to understand and address the unique barriers these women face in assimilating into the labour force. This research paper will provide an understanding of the unique barriers faced by immigrant women seeking to assimilate into the Canadian labour force. Recognizing these barriers is the first step for educational institutions and settlement organizations to take when developing programs focused on addressing this issue.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».