Unveiling the<i>Canvas Ceiling</i>: A Multidisciplinary Literature Review of Refugee Employment and Workforce Integration
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Increasing levels of displacement and the need to integrate refugees in the workforce pose new challenges to organizations and societies. Extant research on refugee employment and workforce integration currently resides across various disconnected disciplines, posing a significant challenge for management scholars to contribute to timely and relevant solutions. In this paper, we endeavour to address this challenge by reviewing and synthesizing multidisciplinary literature on refugee employment and workforce integration. Using a relational framework, we organize our findings around three levels of analysis – institutional, organizational and individual – to outline the complexity of factors affecting refugees’ employment outcomes. Based on our analysis, we introduce and elaborate on the phenomenon of thecanvas ceiling‒ a systemic, multilevel barrier to refugee workforce integration and professional advancement. The primary contributions of this paper are twofold. First, we map and integrate the multidisciplinary findings on the challenges of refugee workforce integration. Second, we provide management scholarship with a future research agenda to address the knowledge gap identified in this review and advance practical developments in this domain.
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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 | 0,010 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».