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Enregistrement W6981704271

Exploring the Initial Period of Settlement Among Immigrant Women Experiencing Intersectional Barriers in Toronto Through a Photovoice Project

2023· dissertation· en· W6981704271 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMacSphere (McMaster University) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMicrofinance and Financial Inclusion
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNucleofectionGestational periodArticular cartilage damageHyporeflexiaTubulopathyTSG101
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Numerous women embark on migration journeys, driven by aspirations to secure enhanced opportunities for themselves and their families. However, they often encounter significant impediments due to intersecting systems of oppression related to gender, race, immigration status, and other social dimensions. This study aims to elucidate the experiences of immigrant women during their initial settlement period. Employing Community-Based Participatory Research and Arts-Based Research approaches, the research used the photovoice method, with collages and storytelling, to explore the experiences of twenty immigrant women. Grounded in an intersectional feminist framework, this thesis presents findings based on visual and narrative data gathered from a creative empowerment program at Newcomer Women Services Toronto. Three predominant themes emerged: (1) pre-migration expectations and post-migration realities, (2) welcome and reception of settlement support, and (3) barriers experienced during initial settlement. The study offers a detailed examination of a range of experiences, both positive and adversarial, that immigrant women navigate throughout their migration journey. The research implications include recognizing the holistic needs of newcomers and providing a comprehensive support system to foster a more inclusive and equitable experience.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,190
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,000

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,196 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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