Common Factors Contributing to Successful Career Changes Among Chinese Skilled Immigrants in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Canada is one of the major immigration countries in the world. According to Dolan and Young (2004), Canada has the largest rate of immigration in the world. Every year, the Canadian government accepts millions of immigration applications from people around the world. Many of them are skilled immigrants who bring Bachelor’s, Master’s or Ph.D degrees and valuable professional experience from their home countries. According to a Statistics Canada 2008 survey, 60% of recent skilled immigrants have Bachelor’s degrees compared to 20% of Canadians. They choose to immigrate to Canada to achieve further career opportunities and a better quality of life for themselves and their families. However, life as an immigrant is often not as easy and smooth as they expected. They inevitably face challenges and obstacles. Many immigrants are unable to find employment opportunities in Canada and bitterly give up their immigration dreams to return to their homelands. On the other hand, some skilled immigrants quickly make social and mental adjustments after immigration and successfully launch new careers in their second homeland. Skilled immigrants from China make up 73% of all the new skilled immigrants in Canada (Citizenship and Immigration Canada, 2000). This research will focus on interviewing and collecting research data from Chinese skilled immigrants in order to find out what key factors contribute to successful career changes. It is hoped that the outcomes of this research will provide valuable resources for new skilled immigrants in Canada to be able to efficiently and effectively adjust to the Canadian living environment and achieve career success. This research will also provide a stepping stone for the Canadian Immigration Bureau to develop further skilled immigrants training programs and resources to maximize immigration success rates.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».