Northern migration: A case study of Latin American immigration, settlement, and housing experiences in Kelowna, a mid-sized city in the interior of British Columbia (Canada)
Notice bibliographique
Résumé
Immigration from Latin American countries to Canada is a relatively recent phenomenon. Approximately half a million Latin Americans currently live in Canada. They tend to prefer urban areas and settle in Toronto, Montreal, and Vancouver. In the past, smaller and mid-sized cities in the interior of British Columbia were generally off the radar for immigrants, but this has changed since the early 2000s, and the city of Kelowna has gradually emerged as a popular destination, including for immigrants from Latin America. It is a growing population that has received relatively little scholarly attention. This article addresses this research gap by exploring the settlement and housing experiences of Latin American immigrants in the mid-sized city of Kelowna. The study draws on data from questionnaire surveys that were administered to 62 Latin American immigrants in the city of Kelowna in the summer-fall of 2018. The findings revealed that transitioning from their homelands was a stressful and costly experience for participants, particularly with regard to finding affordable housing. They reported enormous financial stress, with most living in unaffordable housing; more than half were spending more than 30% of their monthly income on housing. Participants’ residential mobility and housing searches were constrained in part by low vacancy rates, language barriers, lack of public transportation, and a lack of affordable housing to rent or buy. Immigrants’ unfamiliarity with how subsidized housing works in Canada, including how to access it, combined with a limited supply of this housing, are major challenges.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».