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Enregistrement W4327951954 · doi:10.3390/soc13030075

Low Job Market Integration of Skilled Immigrants in Canada: The Implication for Social Integration and Mental Well-Being

2023· article· en· W4327951954 sur OpenAlexaffabout
Mohammad M. H. Raihan, Nashit Chowdhury, Tanvir Chowdhury Turin

Notice bibliographique

RevueSocieties · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEmployment and Welfare Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMarket integrationImmigrationSocial integrationDynamismProductivityLabour economicsFace (sociological concept)BusinessMultidisciplinary approachSocial exclusionMatching (statistics)Demographic economicsEconomicsEconomic growthPolitical scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Skilled immigrants are critical assets to the social and economic dynamism of Canada. However, they are less likely to find employment matching their skillset due to a lack of inclusive post-immigration professional integration policies and support. They generally earn less and often live below the low-income cutoff relative to their Canadian-born counterparts. This paper aims to review the current situation of low job market integration (LJMI) of skilled immigrants in Canada and its implications on their social integration and mental well-being. Skilled immigrants continue to face disparities in getting desired jobs, despite having sufficient skills and credentials similar if not superior to that of Canadian-borns. Based on the existing literature, this study demonstrates that low job market integration limits skilled immigrants’ productivity, and they experience a lower level of social integration and deteriorated mental well-being. Therefore, initiatives from multidisciplinary and multisector stakeholders are necessary to improve skilled immigrants’ mental well-being by providing equal opportunities devoid of social exclusion and marginalization.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,203

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,329 · 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'étudeObservationnel
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

Citations27
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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