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Enregistrement W4407770909 · doi:10.26565/2410-7360-2024-61-11

Urban integration of forced migrants: lessons from Canada and Ukraine

2024· article· en· W4407770909 sur OpenAlex
Daria Venhryn

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueVisnyk of V N Karazin Kharkiv National University series Geology Geography Ecology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration and Labor Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForced migrationPolitical scienceGeographyRefugeeLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Statement of the problem. Active hostilities began in Ukraine, leading to the imposition of a state of war in the country on 24 February 2022. This has resulted in a mass displacement, with citizens leaving their homes in search of safety and protection. Currently, 3.6 million people have left Ukraine, while 6.5 million people are internally displaced. These unprecedented migration flows have created immense challenges for both the displaced populations and the host communities that strive to accommodate them. In the face of extraordinary challenges, Canada was one of the first countries to come to Ukraine's aid. The Canadian government facilitated the visa process for Ukrainians, allowing them to migrate to Canada. The aim of the work is to analyze and evaluate the impact of migrants on urban development, focusing on the cases of Ukraine and Canada. Methods. In the course of the research and preparation of the article, the author used methods of analysis and synthesis, comparative-geographical and comparative-historical approaches, as well as the method of generalization. Results. This article delves into two critical aspects of Ukrainian migration during the ongoing war: internal displacement within Ukraine and international migration to Canada. We analyze the settlement patterns of migrants and the pressure they exert on cities. The geographical distribution is diverse. IDPs settle both in cities near the frontlines and in western regions in Ukraine. Despite all the risks, Kyiv the capital city of Ukraine, remains highly attractive. When relocating to Canada, migrants are guided by two factors: either having acquaintances, relatives, or friends already living there, or simply choosing a well-known large city. As research indicates, various sectors of urban infrastructure and services face challenges and opportunities under the influence of migration. Canada demonstrates effective integration through its well-developed laws, inclusive policies, and support systems that protect migrants' rights, fight discrimination, and provide essential services. The Ukrainian diaspora plays a significant role in this process by helping newcomers adapt. Ukraine's experience with internal migration caused by armed conflict shows the country's challenges in managing large-scale resettlement. The lack of housing, jobs, and social services pushed local authorities to respond quickly to the situation and learn from the practices of other countries. Our analysis underscores the need for strategic planning and investment to ensure sustainable urban development in the face of large-scale migration. Understanding the implications of these movements is essential for building resilient communities and addressing the complex challenges posed by displacement. The novelty. For the first time, the readiness of Canadian and Ukrainian cities to accommodate migrants was compared. Furthermore, the study analyzed how various sectors of urban infrastructure and services adapt to challenges and take advantage of opportunities created by migration.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,831
Score d'incertitude au seuil0,575

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,228 · 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