Negotiating Canada’s Labour Market: The Case of Nigerian Women in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
In this dissertation, I analyze the realities of Nigerian women economic migrants in the Ontario labour market.I use critical race theory and intersectionality lenses to examine the lived experiences of high-skilled Nigerian women in the labour market.I argue that despite legal measures for employment equity, labour market differentiation occurs for the study group.Systemic discrimination produces and maintains aggravated levels of inequality within the labour market.I trace the historical trajectory of legislative frameworks on employment equity in Canada and Ontario, highlighting key legislation.A nuanced understanding of the experiences of the interviewed Nigerian women and civil service organisations reveals that legal measures can construct unfavourable labour market experiences for some groups of people and that legal frameworks alone are incapable of stemming systemic discrimination.I demonstrate how the challenges faced by Nigerian women economic migrants in the Ontario labour market go beyond the legal to the sociolegal.My analysis calls into question the efficacy of current measures to alleviate systemic discrimination in the labour market.This dissertation suggests that a review of current antidiscrimination measures (including enforcement mechanisms) is essential to deal with the contemporary challenges of high-skilled Nigerian women in Ontario.A rethinking of employment equity (as is), vis-a-vis Sub-Saharan African women in Ontario, is due.greatest cheerleader and sounding board in the starting stage of my study.Had he not passed away, we would be celebrating this feat together.I also dedicate this to all racialized women showing up and showing out despite the barriers faced.Also, I dedicate this to the younger me, who has not lost the sparkle in her eyes, the smile on her lips, or the ability to dream.Completing a Ph.D is a collective effort, so I will not fail to acknowledge people who have contributed to the realisation of this day.I thank my Ph.D examiners, Amrita Hari and Margaret Watson, committee members Christina Gabriel and Ania Zbyszewka, and of course, my caring supervisor Megan Gaucher for guidance, direction, and support throughout the process
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,060 | 0,013 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».