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Enregistrement W3209632000 · doi:10.32920/ryerson.14636190.v1

Serving Immigrant Families: Using Knowledge Translation to Inform a Family Approach in the Settlement Sector

2021· preprint· en· W3209632000 sur OpenAlexaffabout
Tania Dargy

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSettlement (finance)ImmigrationService (business)Agency (philosophy)Political sciencePublic relationsSociologyBusinessEconomyLawEconomicsFinanceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Immigrant families plan their immigration trajectories and destinations long before they set foot in Canada. Families change and become reconfigured through the immigration and settlement process. It is a life-changing event that results in important sacrifices, changes in gender and family dynamics, living arrangements, and expectations of support. Having the support of a family network is the most important predictor of settlement success (Creese et al., 2008; Lewis-Watts, 2006; Telegdi, 2006). Immigration, Refugees and Citizenship Canada (IRCC hereafter) plays a pivotal role in structuring the newcomer family through immigration policy, and shapes settlement through funding services and programs. IRCC holds the authority to enter into service agreements with organizations and represents the most important source of funding for newcomer settlement services across Canada (except Quebec). Settlement policies and program guidelines determine to whom and how services are delivered. Therefore, they have great influence on newcomer settlement outcomes. On its Settlement Priorities webpage, IRCC (2017a) identifies as a key priority “improving knowledge creation and management through policy-relevant research and knowledge mobilization that […] suggest concrete options for improved settlement service delivery”. Recent academic research as well as findings from the ITIF project demonstrate that immigration and settlement, in a fundamental way, are family experiences. It follows that if the settlement sector is mandated to serve immigrants' needs, they must use a service framework that situates immigrants within these social realities. This paper is designed to inform decision-makers about research findings on newcomer families that confirm the observations of settlement workers and can guide policy. Five key practical recommendations for implementing a Family Approach in the settlement service framework and policies are being presented to IRCC settlement policy-makers. This paper challenges the current individualistic structure of IRCC settlement program design and policy. Ultimately, we seek to improve settlement services for newcomers by influencing multiple levels of the settlement sector to reflect the interconnectedness of newcomer needs with a web of social relations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0110,006
Communication savante0,0090,009
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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.

Tête enseignante Opus0,143
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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