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Enregistrement W6992172128

Koulutuksen merkitys maahanmuuttajien työllistymiseen Pirkanmaalla

2017· other· fi· W6992172128 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueTheseus (Ammattikorkeakoulujen) · 2017
Typeother
Languefi
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueLabor Market and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuarter (Canadian coin)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Maahanmuutto Suomeen on lisääntynyt merkittävästi maailmalla tapahtuvien konfliktien myötä. Tavallisimmin Suomeen muutetaan perhesyistä, mutta viime vuosina turvapaikkahakemuksia ja pakolaisia on tullut Suomeen enemmän kuin koskaan aiemmin. Muuttajien kansalaisuus, koulutustaustat ja ammatit ovat hyvin monenlaiset. Maahanmuuttajien kasvava määrä Suomessa on tuonut yhteiskunnallemme lukuisia haasteita. Kotouttamista on pitänyt kehittää ja siihen on täytynyt käyttää paljon resursseja ja tätä on jatkettava. Maahanmuuttajien pääsy Suomen työmarkkinoille on vain yksi lukuisista haasteista, vaikkakin erittäin suuri sellainen. \n \nMaahanmuuttajien koulutustaustoista on olemassa hyvin vähän aiempaa tietoa. Tutkimuksessa selvitettiin maahanmuuttajien taustoja, kuten syntymämaa, kansalaisuus, ikä ja syy maahanmuuttoon sekä ajankohta Suomeen muuttoon. Lisäksi tarkasteltiin heidän koulutus- ja työhistoriaansa sekä työllistymistä Suomessa. Tutkimuksen tarkoituksena oli selvittää, onko lähtömaassa suoritetusta koulutuksesta ollut hyötyä Suomessa ja parantaako kouluttautuminen työllistymismahdollisuuksia Suomessa. \n \nTutkimus suoritettiin määrällisenä tutkimuksena kyselyaineiston avulla. Aineisto kerättiin suomen kielen kursseilta, joissa jäseninä oli maahanmuuttajia ympäri Pirkanmaata. Aineistossa mukana olleet maahanmuuttajat ovat tulleet Suomeen pääosin avioliiton tai perheen yhdistämisen myötä. Pakolaisuuden tai turvapaikan vuoksi Suomeen oli tullut noin kuudesosa vastaajista. \n \nMaahanmuuttajien työmarkkina-asema on Suomessa melko huono ja työttömyysaste on korkea. Huonoa työmarkkina-asemaa selitetään usein puutteellisella kielitaidolla, riittämättömällä ammattitaidolla ja koulutuksen puutteella. On todettava myös, että syrjinnällä ja ennakkoluuloilla on merkittävä rooli. \n \nTutkimuksen myötä on havaittavissa, että maahanmuuttajien työllistyminen Pirkanmaalla koulutustaan vastaavalle alalle on vaikeaa.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,328

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0980,034

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,217 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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