Going against the grain: The role of skilled migrants' self‐regulation in finding quality employment
Notice bibliographique
Résumé
Summary Skilled migrants constitute a significant and growing population in our knowledge economy, as they self‐initiate international careers in search of permanent resettlement. Yet, once in the new country, many skilled migrants face dire disappointments in that the jobs offered to them often fall short of their training and aspirations. The current quantitative study combines existing insights from qualitative migration research on the barriers to quality employment with self‐regulation research during job search. We identify mechanisms by which migrants may proactively self‐regulate towards better employment quality. Among 356 skilled migrants in Canada, migration‐specific barriers (a perceived lack of language proficiency and credential recognition) weakened migrants' self‐regulation efforts in the form of career‐related exploration (goal establishment) and planning (goal planning). Migrants' proactivity and social support received fostered self‐regulation, however. Career planning, albeit not career exploration, significantly predicted migrants' quality of employment 9 months later, particularly when combined with a high level of credential recognition. Results are relevant for the limited literature on skilled migrants' transition into the new labor market, the study of self‐regulation in challenging career contexts, and the prevention of unsatisfactory employment.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».