Provision of employment-related settlement services and relationship with paid employment for immigrants in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Immigrant workers are overly represented in high risk and precarious jobs that are not commensurate with their background, skills and experience. Some evidence exists to suggest that access to employment-related (ER) supports and services in the community can help leverage job opportunities. This study examined the association between use of government-funded ER services and paid employment of immigrants to Canada. ER service records were linked with immigration and taxation records for individuals who immigrated to Canada between 2015-2017. The cohort was restricted to immigrants with no paid employment in their year of landing to examine the direct impact of ER service (measured as any ER service, intensity of service and type of ER service) on subsequent employment. The outcome of subsequent employment in the year following ER service provision was estimated using adjusted logistic regression models. Immigrants displayed a higher odds of paid employment the year following the ER service for individuals that accessed any ER service (OR = 1.57; 95% CI, 1.49 to 1.65), across the measures of ER intensity (ranging from OR = 1.26; 95%CI, 1.09 to 1.45 at the lowest intensity percentile to OR = 2.21; 95% CI, 1.95 to 2.52 at the highest intensity percentile), and by type of ER service (essential skills and aptitude training, OR = 1.35; 95% CI, 0.93 to 1.96; short-term intervention, OR = 1.57; 95% CI, 1.49 to 1.66; long-term intervention, OR = 1.45; 95% CI, 1.07 to 1.95) compared to immigrants who did not access ER services. This study finds that access to an ER service is associated with paid employment. It highlights key services that should be promoted to facilitate employment integration but also potential barriers to integration that warrant further investigations.
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.
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».