Migration-related Factors and Settlement Service Literacy: Findings from the Multi-site Migrants’ Settlement Study
Notice bibliographique
Résumé
Migrants' access and effective utilisation of settlement services depend on their level of settlement service literacy (SSL). However, SSL is multi-dimensional in nature and has many facets that are influenced by demographic and migration-related factors. Identifying factors that drive various components of SSL, and thus allowing for more focused development of specific dimensions, is critical. The aim of this study was to examine the relationship between components of SSL and migration-related and migrants' demographic factors. Using a snowball sampling approach, trained multilingual research assistants collected data on 653 participants. Data were collected using face-to-face or online (phone and via video platforms such as Zoom and Skype) surveys. Our findings suggest that demographic and migration-related factors explained 32% of the variance in overall SSL; and 17%, 23%, 44%, 8%, 10% of the variance in knowledge, empowerment, competence, community influence, and political components of SSL respectively. SSL was positively associated with pre-migration and post-migration educational attainment, being employed in Australia, being a refugee, coming from the sub-Saharan region but negatively associated with age and coming from the East Asia and Pacific region. Across SSL dimensions, post-migration education was the only factor positively associated with the overall SSL and all SSL dimensions (except the political dimension). Employment status in Australia was also positively associated with competency and empowerment, but not other dimensions. Affiliating with a religion other than Christianity or Islam was negatively associated with knowledge and empowerment whilst being a refugee was positively associated with knowledge. Age was negatively associated with the empowerment and competency dimensions. The study provides evidence of the importance of some pre- and post-migration factors that can assist in developing targeted initiatives to enhance migrants' SSL. Identifying factors that drive various components of SSL will allow for more focused development of specific dimensions and therefore is critical.
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 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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».