Resilient Cartographies: A Systems Analysis of Resilience Among Indian Women Immigrants in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Most of Canada’s population growth is driven by immigration. In 2020, over 80% of Canada’s population growth came from immigration, with more than half of this number being economic immigrants admitted primarily to meet labour-market shortages. Among these, the incoming numbers from India have been the highest. This number is likely to grow in the coming years as the government calibrates immigration policies to meet its economic (labour-market), political (nation-building), and social (demographic) objectives. Moreover, from an individual perspective, it is clear that many are choosing Canada as their choice of immigration destination over other countries. \n \nGiven this context, the study looks at individual immigration journeys of women and acts of resilience within them through a human-centered systems focus. Immigration is a journey of change and uncertainty. Immigrant women from India adapt to vast amounts of changes, losses, and unpredictabilities throughout their journeys across both internal and external realms. The research examines how women immigrants from India adapt to these ambivalences and remain resilient. \n \nThe report traces an individual journey through stages including planning, moving, arriving, settling, integrating, and thriving and examines the cycles of change and resilience while unpacking the invisible systemic factors that influence each stage. Additionally, the research contests the policy gaze, which adopts a simplistic and prototypical view of the immigration journey by uncovering five immigration patterns or pathways that frame individual journeys. These include linear, serial, circular, onward, and return migration. Individuals who move in these patterns possess unique mental models and behaviours and relate differently to their immigration experience. \n \nThis understanding of fragmented and nonlinear journeys presents novel individual and systemic intervention opportunities. The study concludes with sixteen thought-starters for innovation. The purpose is to engage multi-stakeholder dialogue and co-creation to design an ecosystem of support that promotes immigrant communities’ capacities for resilience.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,007 |
| Communication savante | 0,010 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».