Friendship as a lifeline: Navigating the precarious landscape of the US employment‐based immigration as women of color psychologists
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Drawing inspiration from the reflective and liberating practice of testimonio, we narrated our experiences as two women of color precariously employed psychologists with US employment visas. Shirley Ley recounted an experience of lost identity as a psychologist at a small liberal arts institution while Shaznin Daruwalla wove a narrative of tested endurance in her role as a staff psychologist in a medium-sized state-funded academic institution. Despite our diverse origins-Canada and India respectively-we shared the intricate link between our immigration status and employment. This connection tethered us to our professional roles and the organizations supporting our employment-based immigrant visas. Unlike US permanent residents or citizens, our difficulty in switching employers freely left us profoundly vulnerable. The gravity of employment termination was overwhelming, tantamount to relinquishing our rights to reside and work in the United States, affording us only a brief 60-day window to secure new sponsorship. Guided by our unwavering anti-oppressive ethos, we confronted institutional barriers head-on, a stance that often placed us in precarious situations. Our assertive challenges to the system not only risked termination of our jobs but also carried the threat of displacement, a persistent reality in our consciousness. Amid the backdrop of COVID-19's employment uncertainties, our friendship emerged as a steadfast anchor, offering the safety and stability we needed to persevere. Through this paper, we sought to demonstrate how supportive relationships and shared experiences among women of color can be a powerful tool for resilience, personal growth, and professional empowerment in the face of systemic challenges.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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