Framing Migrant Resilience as a Civic Responsibility: A Case Study of Municipal and Provincial Immigrant Integration Policies in Toronto, Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This article presents a case study of how regional and municipal governments in Toronto, Ontario, use the concept of resilience to frame the challenges faced by immigrants and the steps governments are taking to promote immigrant integration. In the past decade, resilience has emerged as a policy framework to encourage positive adaptation of people and institutions that are facing social, economic and environmental challenges associated with population growth and economic globalisation. As a policy discourse, the concept of resilience is used to identify which immigrants need social and psychological support to better cope with pre- and post-migration stressors. Although government discourse acknowledges some of the structural inequities migrants face that require resilience (e.g. poverty, systemic racism, precarious employment), the discourse on migrant resilience notably omits government responsibility to enact structural solutions. Even the City of Toronto’s anti-racism campaign, which seeks to reduce racial bias and discrimination against immigrants, frames ‘civic resilience’ as an individual responsibility. Despite the promise of resilience to emphasise immigrants’ capabilities, we argue that resilience discourse operates as a type of diversity management strategy to identify which immigrants warrant government support to maximise their economic contributions to the region.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».