The learning triad: a sociocultural analysis of internationally educated health professionals’ career pathways in Canada
Notice bibliographique
Résumé
While highly sought after as immigrants, internationally educated health professionals (IEHPs), especially those from non-Western countries, face significant challenges in accessing employment in the Canadian healthcare sector. In this context, this paper examines the strategies that IEHPs mobilise to enter the healthcare professions in Canada. Drawing on a life history style study with 22 IEHPs, this paper shows that the pathways of IEHPs into the healthcare sector are paved by a triad of navigational work, professional learning, and identity work. Navigational work refers to the informational sourcing and learning that immigrants undertake to navigate the institutional complex of immigration, education, and professional regulation. Professional learning involves immigrants acquiring professional membership in Canada and expanding their professional knowledge and practices. Identity work refers to the challenges and struggles immigrants experience, individually and sometimes collectively, as they reposition themselves within and in relation to their respective professions. The study highlights the features of communities, activities, media, and institutional practices that shape immigrants’ learning on their pathways to health professions. Grounded in sociocultural learning theories, this paper contributes to the understanding of immigrant learning as a socially organised practice and provides insights into more effective support for immigrants’ integration into regulated professions.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,029 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».