Employment Integration of Recent Immigrants in a Canadian Mid‐Sized City: An Emerging Model
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT With international migration on the rise and the critical need for labour in the global north, governments are increasingly focused on the employment integration of immigrants. Studies demonstrate that where immigrants choose to settle has an impact on how effectively they integrate into employment. In Canada, there has been a shift in immigrant settlement patterns away from large urban centres toward small and mid‐sized cities. Understanding how local context shapes the employment integration of newcomers in their first few years of arrival is critical in informing policy to improve employment outcomes. Using a case study approach, this study explores the employment experiences of recent immigrants in a mid‐sized city in Ontario, Canada to identify challenges and opportunities they face integrating into the local labour market. Findings were framed into an emerging model of immigrant employment‐seeking strategies that identified how individual and contextual factors affect immigrant labour market integration. At the individual level, despite employing several strategies, most immigrants found themselves in low‐skilled positions. At the city level, challenges were associated with a concentration of specific industries with a lower demand for diverse skill sets. Providing support at critical points of the integration process including prearrival and during the initial years postmigration can accelerate the uptake of immigrants into commensurate employment. This study contributes to further understanding of the important role of cities in ensuring the efficient and effective employment integration of immigrants into the Canadian labour market.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».