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Enregistrement W7115816074

Migration Motives and Integration Experiences of Iranian Dental Graduates in Canada

2022· dissertation· en· W7115816074 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMacSphere (McMaster University) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEthosImmigrationQualitative researchMulticulturalismEthnic groupCurrencyLanguage barrierFeeling
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many healthcare professionals from lower-income countries seek to improve their circumstances by immigrating to higher-income countries. However, successfully integrating into these different socio-cultural environments can be a challenge and, as a result, the skills these individuals bring may be underutilized. While substantial research around immigration experiences of physicians and nurses appear in the literature, little is known about the experiences of dentists. This study explored the migration motives and post-migration experiences of Iranian dentists living and working in Ontario, Canada. The intention was to identify potential barriers and facilitators of their integration in order to identify practical solutions to improve their experiences. Following a qualitative approach, eleven personal interviews were conducted through the Zoom platform. A semi-structured interview guide consisting of two main areas of migration motivation and post-migration integration was used. Interviews were conducted in English and thematically analyzed through Dedoose software. Socio-political and economic issues, including poor governance, political repression, currency devaluation, and incompatible social ethos were the main reasons behind Iranian dentists migrating to Canada. Canada’s multicultural friendly environment, along with peace and stability, were reported as the major pull factors of migration. However, participants experienced significant challenges, especially in terms of integrating into Canadian society and the process of having the equivalency of their dental education evaluated. These barriers were categorized into two main themes, including “socio-cultural” and “institutional” problems. Language barriers, tough and stressful equivalency examinations, and lack of familiarity with the Canadian dental system were key issues. However, ethnic networks, family supports, and examination preparation courses were identified as mitigating factors that facilitated a more positive migration experience. Findings reveal that Iranian dentists and their families are stressed both financially and emotionally, mainly throughout the dental qualifications equivalency process; many applicants are unsuccessful in having their qualifications recognized or at least in a reasonable time period. The skills they bring are therefore not benefiting either themselves or Canada. Meanwhile, it appears that a systematic and institutionalized bias against foreign-trained dentists, including Iranian dentists, makes the process even more difficult. Regulatory college and board examinations may intentionally or unintentionally serve to limit foreign-trained dentists’ access to practicing for several reasons including racial attitudes or saving jobs for Canadian trained dentists. Several recommendations to improve the situation are identified. The National Dental Examining Board of Canada (NDEB) needs to revise its strategy by enhancing information about the equivalency and licensing process while providing information about mental health supports and financial aids for international applicants. Shadowing program opportunities and general orientation courses for international dentists could help International Dental Graduates’ (IDGs) to learn about dental system and practice dentistry in Canada.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil0,198

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0200,005
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,281 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2022
Routes d'admission1
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