Skilled immigrant women's career trajectories during the COVID-19 pandemic in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Despite immigrant-receiving countries' need for skilled professionals to meet labour demands, research suggests that many skilled migrants undergo deskilling, downward career mobility, underemployment, unemployment and talent waste, finding themselves in low-skilled occupations that are not commensurate to their education and experience. Skilled immigrant women face additional gendered disadvantages, including a disproportionate domestic burden, interrupted careers and gender segmentation in occupations and organizations. This study explores how the ongoing COVID-19 pandemic impacted skilled newcomer women's labour market outcomes and work experiences. Design/methodology/approach The authors draw on 50 in-depth questionnaires with skilled women to elaborate on their work experiences during the ongoing COVID-19 pandemic. Findings The pandemic pushed skilled immigrant women towards unemployment, lower-skilled or less stable employment. Most study participants had their career trajectory delayed, interrupted or reversed due to layoffs, decreased job opportunities and increased domestic burden. The pandemic's gendered nature and the reliance on work-from-home arrangements and online job search heightened immigrant women's challenges due to limited social support and increased family responsibilities. Originality/value This paper adds to the conversation of increased integration challenges under pandemic conditions by contextualizing the pre-pandemic literature on immigrant work integration to the pandemic environment. Also, this paper contributes a better understanding of the gender dynamics informing the COVID-19 socio-economic climate.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».