Forging a new home: community size shapes the settlement experience of Syrian refugees in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Many immigration and settlement studies in Canada focus on large urban centers, leaving a gap in research addressing the unique needs and experiences of newcomers in smaller communities. This phenomenological research delves into the settlement experiences of Syrian refugees in the small city of St. John’s, compared to those in the larger city of Ottawa. Through one-on-one, in-person, semi-structured interviews with seven Syrian refugees in St. John’s and eight in Ottawa, data was collected, and thematic analysis was used to gain insights into the data. The study reveals that St. John’s provided a haven for Syrian refugees escaping war. However, its lower ethnic, cultural, and linguistic diversity compared to larger cities challenged Syrian refugees’ integration. Additionally, their economic integration was hindered by inadequate settlement services, difficulties with the recognition of foreign acquired skills and experience, workplace discrimination, and language barriers. In contrast, interviewees from Ottawa reported being well-integrated into the social and economic fabric of the city without perceiving the same barriers perceived by the Syrian refugees in St. John’s. These findings stress the need for new settlement programs and services. They also highlight the significance of fostering the economic integration of refugees by providing them with the support they need.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».