Immigrant Employment Integration in Canada: A Narrative Review
Notice bibliographique
Résumé
International migration has increased globally over the past two decades with migrants currently representing 3.5% of the world's population. As a top destination country, Canada's immigration policy selects some of the most highly skilled and educated migrants. Yet, upon arrival, many face challenges finding employment that matches their skills and qualifications. Extensive research has emerged that seeks to identify barriers to immigrant employment and the determinants of their success in the labour market. This article presents the results of a narrative review of literature on the employment outcomes of recent immigrants to Canada. A total of 33 articles published between 2010 and 2020 were reviewed. Results indicate both individual and contextual causes for a lag in commensurate employment. Characteristics such as immigration class, education and experience, place of settlement, gender, and visible minority status were identified as significant variables. Changing local labour markets, underemployment and underutilization of immigrant skills and the impact of social networks on attaining employment also emerged as important factors. Canada's immigration policy is widely perceived as an exemplar model for attracting skilled migrants. However, when compared to countries like Australia and the United States, newcomers to Canada face challenges integrating into employment efficiently and effectively. Findings from this review offer insight for policymakers to improve employment outcomes through innovations adaptable to local labour markets that promote immigrants' rapid entry into commensurate employment.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».