Questioning the role of information poverty in immigrant employment acquisition: empirical evidence from African immigrants in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Skilled, well-educated African immigrants arrive in Canada with aspirations for more opportunities and a better life, but too often end up with few employment options and precarious jobs. The purpose of this paper is to investigate the experiences of African immigrants attempting to locate suitable, well-compensated employment in Canada. More specifically, this paper reveals how long-standing information poverty frameworks from the field of information behavior are inadequate for understanding intersectional and broader socio-cultural forces influence access to information and employment precarity among African immigrants. Design/methodology/approach Data were collected through semi-structured interviews with twenty-five African immigrants in Metro Vancouver. Qualitative content analysis was used to explore participants' employment information seeking and perceptions of information availability using Britz's information poverty framework. Findings Participants encountered a range of difficulties when seeking information related to employment, including content, process and identity-related challenges, in alignment with Britz's framework. However, the framework did not fully encompass their information seeking experiences. Limited access to relevant information impacted participants' ability to make timely career decisions, and there was evidence of information inequity resulting from a mismatch between information provision and participants' multifaceted identities. Originality/value This research applied Britz's information poverty approaches and provided a map of participants' responses to information seeking challenges. Participants did not fit into the category of information poor as defined by Britz. The findings suggest that the discourse on information poverty would benefit from considerations of the diverse backgrounds of information seekers and the incorporation of cultural dimensions to understandings of information access, information poverty and technology use for information seeking.
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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 | 0,009 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,014 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».