Exploring Best Practices and Tensions in Immigrant-Led Community-Based Social Service Planning Models for Immigrant and Refugee Communities
Notice bibliographique
Résumé
Canada’s immigrant resettlement model places non-governmental community-based agencies at the front of service delivery, with program funding often provided federally through Immigration, Refugees and Citizenship Canada (IRCC). Historically, “top-down” approaches supporting immigrants have been planned and employed by governments and corporations to institute exclusionary policies and regulations. In contrast, “bottom-up” approaches, including grassroots community-based initiatives, have addressed localized issues in newcomer and refugee experiences. While current resettlement models rely on grassroots and community-based programs to deliver needed services, there are nonetheless few community-based planning models for social services that are led or informed by immigrant community members, including newcomers and refugees. This article explores immigrant-led, community-based social service planning models to inform and strengthen integration support for newcomers and refugees in British Columbia, Canada. Drawing from community-engaged principles, this article presents findings from a secondary analysis conducted by a team of researchers from Simon Fraser University with the collaboration of community partners. Based on the guidance of community partners in the immigrant and refugee settlement sector who are leading the direction of the project, the information presented in this paper focuses on community-based initiatives related to four social determinants of health: housing, employment, gender identity, and immigration status. Findings are based on immigrant integration models from case studies and published research across the globe and elucidate critical themes in terms of promising practices, tensions and challenges, and recommendations for effective service delivery models in immigrant integration organizations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,014 | 0,001 |
| 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 | 0,008 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,006 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».