Developing and testing a framework for understanding refugees' job search processes
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This article outlines the development of the Refugee Job Search Process Framework (RJSPF), which was created to help identify barriers that refugees face when trying to find employment. The framework incorporates an interdisciplinary, multi-level approach to the job search, delving into research from migration studies and Industrial/Organizational psychology to outline factors that exist on both the side of the refugee applicant and the organization at each stage of the RJSPF. The authors also tested the RJSPF with Syrian refugees and service providers in Canada to examine the validity of each component of the model. Design/methodology/approach The authors used a semi-structured format to interview refugees and service providers on their experiences in either trying to find employment or helping their refugee clients with the job search process. After transcribing the interviews, the data were independently coded, quantified, and analysed using Nvivo software to validate the RJSPF. Findings The majority of the RJSPF either had high or moderate support from the interviews. The authors also identified 6 broader themes using thematic analysis, which include language fluency, credential recognition, Canadian experience “catch 22”, cultural incongruencies, employer exploitation, and mental health for successful employment. Originality/value The RJSPF is a new integration of disparate theories of job search experiences in a literature that lacks an organizing framework and perspective on the unique challenges refugees face in this area compared to other newcomers. In doing so, the authors use an interdisciplinary, multi-level approach that extends the nomological network of barriers facing refugees, therefore informing future research and practice.
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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 | 0,031 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,022 |
| Communication savante | 0,014 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».