Impact of COVID-19 on the Employment of Immigrants
Notice bibliographique
Résumé
The Canadian economy has been suffering from the damaging impact of COVID-19. The adverse impact of COVID-19 on employment and income has been unevenly affecting different socio-economic and demographic groups in Canada. Labour market impact of COVID-19 disproportionately affected immigrants, particularly women as they are overrepresented in low paid and precarious work in Canada. Although federal emergency benefits were provided such as Canada Emergency Response Benefit (CERB), marginalized workers were excluded from these benefits as they were not able to meet the eligibility criteria. Based on the interviews of 20 women from the Bangladeshi community in the Greater Toronto Area my research finds that neoliberalism contributes to the rise of precarious employment and labour market insecurity and the COVID-19 pandemic exposed the stark contrast in divisions in the labour market between workers with relatively secure jobs and the ability to work from home, those without the ability to work from home (especially in precarious jobs) and those who lost their jobs due to the pandemic. My findings show that a majority of immigrant Bangladeshi women in the Greater Toronto Area who were employed were working in precarious jobs that were low-paying, temporary or contractual in nature. I find a high level of job loss, due to the COVID-19 pandemic, disproportionately experienced by immigrant Bangladeshi women as they are more vulnerable and marginalized in Canada.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».