Employment Barriers for Racialized Immigrants: A Review of Economic and Social Integration Support and Gaps in Edmonton, Alberta
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Notice bibliographique
Résumé
This article explores the strategies used by government-sponsored institutions dedicated to addressing systemic barriers to employment for racialized immigrants in Edmonton. The research involved conducting in-depth semi-structured interviews with service providers, employment program coordinators from different settlement and employment agencies, and a research and training centre operating in Edmonton, Alberta. The first objective is to understand the barriers racialized immigrants face through the hiring and promotion process. The second objective is to understand the support provided by those institutions and the impact of their equity policies on how they assist racialized Canadians in finding gainful employment. Lastly, this study explores the impact of the COVID-19 pandemic and the Black Lives Matter movement on the employment of racialized immigrants in Edmonton. The results show that around 50% of employment service providers acknowledged that visible minority immigrants face barriers while integrating into the labour market, including racial microaggressions in their jobs. In addition, the findings indicate a lack of programs tailored to the needs of racialized job seekers. Participants in this study reported that the Black Lives Matter movement raised awareness among employers regarding racial issues in the workplace. Hence, there is a demonstrated need for employers to undergo training to recognize and address racism in hiring, promoting, and retaining racialized employees at Canadian workplaces. Interviewees recognized that the COVID-19 pandemic negatively impacted racialized employees and newcomers. They recommended that Canadian companies establish educational programs that emphasize the importance and benefits of racial diversity, equity, and inclusion in the hiring process.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle