Stories of Resilience: How Small Immigrant Businesses in Toronto’s Suburbs Have Adapted in the Face of Covid-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Toronto is well-known for its multicultural diversity with half of the population born outside of Canada. This ethnocultural diversity is manifested in the establishments of immigrant businesses that have sprouted across the city, especially in its suburbs. These immigrant businesses promote economic vibrancy, enhance social interaction, and support community resilience at the neighbourhood level. However, small immigrant businesses continue to face greater barriers to market entry and entrepreneurial outcomes than their non-immigrant counterparts and are one of the most vulnerable sectors of the economy. The COVID-19 pandemic has further exposed and exacerbated their vulnerability. Immigrant entrepreneurship is a well-researched topic in the literature, but research on the effects of pandemics on small immigrant businesses is relatively limited. It is thus timely to investigate the barriers and challenges small immigrant businesses are dealing with in the face of the COVID-19 pandemic. Building upon the mixed-embeddedness theory, this paper addresses the following questions: How have small immigrant businesses adapted to the economic, political, and institutional contexts during the pandemic? What are the effective strategies that support the building of economic and community resilience? What are the implications for planning policies? Two suburban immigrant business areas in the City of Toronto were investigated through business surveys and key informant interviews. This paper found that the extent to which a small immigrant business was able to adapt their business to the pandemic environment and overcome barriers largely depended on (1) the existing local, co-ethnic, or family networks in their community; (2) the ethnic strategies used and the opportunity structure in which a business was embedded; and, (3) the formal and informal placemaking methods used by immigrant business owners for community building. It offers policy recommendations for supporting immigrant businesses and building community resilience
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,015 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».