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Enregistrement W4393386265 · doi:10.1080/24694452.2024.2313509

Support Networks of Immigrants in Canada: A Multilevel Multinomial Analysis of Social Support

2024· article· en· W4393386265 sur OpenAlexaffabout
Emmanuel Kyeremeh, Godwin Arku, Evan Cleave, Senanu Kwasi Kutor

Notice bibliographique

RevueAnnals of the American Association of Geographers · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration and Labor Dynamics
Établissements canadiensWestern UniversityToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmigrationMultilevel modelSocial supportSocial network analysisMultinomial distributionDemographic economicsGeographySociologySocial capitalComputer scienceEconometricsPsychologySocial psychologyEconomicsSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines the role of support networks in the integration process of Ghanaian immigrants to Canada. Although social support networks have been widely argued to shape the immigrants’ pre- and postmigration experience, their presence and roles are neither self-evident nor constant. Common conceptualizations of social support exchange often perceive support as unidirectional, flowing only from network members to immigrants. This underlies a rather linear notion of support networks among immigrants. Given this, this study investigates the directionality of support regarding emotional, instrumental, and informational support and the extent to which closeness, delineated as familial (kinship), perceived (importance of relationship), temporal (frequency of interaction), and geographic (location) influence these support exchanges. The study employs a multilevel multinomial analysis of 172 egocentric networks in Toronto, Canada, using a social network analysis approach. Results show that geographic closeness was consistently less important than kinship, temporal, and perceived closeness in both emotional, instrumental, and informational support—regardless of directionality. This broadly support the assertions about “death of distance” and that spatiality might no longer be a key influencer within the social support networks of immigrants.

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)0,005
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,134

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,292 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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