Survey study on Hong Kong residents recently arrived in Canada (second wave) : Preliminary report
Notice bibliographique
Résumé
To further understand how Hong Kong residents who recently arrived or returned to Canada experience their settlement and integration process and how this process may have influenced their health and mental health conditions, we conducted a second wave of online surveys between September 8 and October 10, 2024. A total of 636 respondents completed the survey. As reported in this survey, this group of respondents are primarily middle-aged, highly educated, and fluent in English, consistent with the targeted population of the Canadian government’s special public policy, the Permanent Residence Pathways for Hong Kong Residents. The findings indicate that most respondents experienced difficulties searching for jobs that met their expectations, securing affordable housing, and accessing health care services; their settlement process was largely smooth. Many respondents established and maintained a relatively active social connection with families and friends in Canada and Hong Kong, who have been their significant social support and help. So far, their social circle has tended to be confined to other people from Hong Kong. Most respondents also demonstrated “healthy immigrant effects,” as most reported no major health and mental health concerns. Among all the stressors, over half of the respondents stated that their status and work problems were their significant sources of stress. These problems are interrelated and may be worsened due to the slowdown of their permanent resident application process. Indeed, nearly half of the respondents were unsure if they would stay in Canada for good. When encountering health and mental health issues, most did not receive formal support. They relied mainly on the support from their informal network, showcasing their impressive adaptability in navigating the challenges of settlement.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».