Resilience Amid Adversity: Immigrant Communities Finding Strength in Unity
Notice bibliographique
Résumé
This research looked into the integration challenges faced by immigrants in Canadian communities, aiming to uncover the underlying factors contributing to their difficulties in assimilation. Using qualitative research methodology, characterized as a tool for social transformation, one-on-one interviews and questionnaires with six immigrants in natural settings were conducted in English and Arabic. The investigation scrutinized the social, economic, and cultural barriers impacting immigrants' successful integration into Canadian life. It explores how immigrants naturally gravitate towards communities with shared backgrounds, questioning the extent to which they can truly blend in. Government efforts and settlement programs are examined as critical avenues for immigrant support. Highlighting the mental and social challenges post-immigration, the study underscores the role of social work in effecting positive change. Research questions sought to comprehend immigrants' struggles and evaluate the efficacy of existing programs, laying the groundwork for a comprehensive examination of immigrant integration complexities in Canada. The findings aspire to inform the development of tailored plans and policies aimed at facilitating immigrants' seamless integration into Canadian society, fostering inclusivity and cohesion.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,041 | 0,021 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».