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Enregistrement W4236323801 · doi:10.32920/ryerson.14646225

"Canadian Experience' and Other Barriers to Immigrants' Labour Market Integration: Qualitative Evidence of Newcomers From the Former Soviet Union

2021· preprint· en· W4236323801 sur OpenAlexaffabout
Marina N. Rudenko

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Ethnicity, and Economy
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmigrationSettlement (finance)Scope (computer science)Political scienceMarket integrationLabour economicsSoviet unionEuropean unionDemographic economicsEconomic growthBusinessEconomicsInternational tradeLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Employment has always been the primary settlement need for most newcomers. However, more recent immigrants’ labour market integration achievements have generally not matched that of the Canadian-born, despite the fact that, on average, immigrants arrive in Canada better educated and at a similar stage of their career as those born in the country. Lack of recognition of international credentials, insufficient language proficiency and lack of Canadian experience are the most commonly cited barriers to immigrants obtaining employment commensurate with their skills level. This puts immigrants in a classic Catch 22 situation: unable to gain appropriate employment without Canadian experience, but unable to get this experience. As a result, many highly-skilled immigrants spend years trying to break into the skills commensurate labour market, and the longer it takes, the more difficult it becomes to have their skills and experience recognized. This study was designed to identify the nature and scope of the barriers that prevent foreign-trained professionals from practicing their professions and contributing more meaningfully to their new society. In particular, the study seeks to explore experiences of main applicants who came to Canada under the Skilled Workers category from the republics of the former Soviet Union.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,240

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0230,009
Communication savante0,0070,002
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,309 · 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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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