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Enregistrement W4230201948 · doi:10.1504/ijmbs.2017.10002184

Coming and going: the impacts of precarious work and non-citizenship on immigrant in- and out-migration in New Brunswick

2016· article· en· W4230201948 sur OpenAlexaffabout
Catherine Holtman, Luc Thériault

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Migration and Border Studies · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLabor Movements and Unions
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrecarityCitizenshipImmigrationPrecarious workContext (archaeology)Government (linguistics)Gender studiesPolitical sciencePopulationSociologyWork (physics)Demographic economicsEconomic growthGeographyPoliticsEconomicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Based on the qualitative analysis of data collected from 52 immigrant women who lived in the province of New Brunswick, Canada, this article describes how their experiences of precarious employment and precarious non-citizenship intersect with factors unique to the provincial context. The women's experiences of precarity in this context help to explain immigrant out-migration. Although engaged in low skill occupations, women who arrive in New Brunswick with temporary work permits are more satisfied with the particular conditions of precarity than those with higher education levels or with high skill professional experience. This is largely due to a segmented labour market and a lack of social citizenship in the province. All immigrant women report anxiety and stress concerning the precarious pathway to full legal citizenship. Immigrant women are attracted to the province by the government's population growth strategy yet the particular intersections of precarious work and precarious non-citizenship push them elsewhere in Canada in search of greater economic and social security.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,130
Score d'incertitude au seuil0,261

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0100,005
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,317 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission2
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