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Enregistrement W4240119557 · doi:10.32920/ryerson.14662704

Responding to the settlement needs of newcomers to Canada: the role of community organizations in the Greater Toronto area

2021· preprint· en· W4240119557 sur OpenAlexaffabout
Erica Wright

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrassrootsSettlement (finance)Public relationsThematic analysisGovernment (linguistics)ImmigrationWork (physics)Political scienceFocus groupQualitative researchCommunity organizationEconomic growthPublic administrationSociologyBusinessPoliticsMarketingSocial scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study analyzes the role of grassroots organizations in the Greater Toronto Area who support newcomers to Canada. A qualitative thematic analysis was used, with staff from three grassroots organizations and two key informants participating. The study aims, first, to gather practical knowledge from these organizations about the actions needed to improve settlement outcomes for newcomers. Secondly, it seeks to learn what challenges grassroots organizations face in continuing and expanding their services, and how they can be supported in their work. The organizations of focus do not provide direct, government-funded settlement services, but work towards goals of long-term immigrant success and integration. Findings included the need for more responsive and culturally-relevant programming among settlement organizations, the challenges with attaining funding, and the importance of partnerships among related institutions. These actors have valuable insights on newcomers’ current settlement needs and can make important knowledge contributions to the settlement sector. Key words: immigrants; settlement and integration; public services; grassroots organizations; Canada

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,569

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0280,010
Communication savante0,0060,001
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,325 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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