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Enregistrement W7132994766

Learning how to "Skill" the Self: Citizenship and Immigrant Integration in Toronto, Canada

2014· dissertation· W7132994766 sur OpenAlexaffabout
Kori Louise Allan

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2014
Typedissertation
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Ethnicity, and Economy
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnderemploymentImmigrationGovernment (linguistics)CitizenshipImmigration policyCoalition government
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The underemployment of foreign-trained professional immigrants became an intense focus of Canadian immigration policy and integration programs in the 2000s, particularly in Toronto, which receives more immigrants than any other Canadian city. This thesis examines how government conceived of this `skilled immigrant underemployment problem' and in turn promoted particular solutions to address it. Rather than viewing the role of government as needing to intervene in the labour market, it largely focused on reforming individual immigrants. In particular, integration programs tended to focus on "soft skills" training, which construed individual immigrants as skills deficient and as requiring training in "Canadian workplace culture". This dissertation thereby examines the ways in which immigrants were urged to sell the self, and how they were asked to become particular kinds of Canadian workers and citizens. I argue that these integration programs largely did not ameliorate un(der)employment, for they did not address the systemic discrimination new immigrants faced. Rather, I show how they increased the regulation of the un(der)employed and attempted to shape subjectivities in line with values dubbed "Canadian", which were integral to post-Fordist forms of labour and (neo)liberal rationalities of government. More specifically, I demonstrate how immaterial labour is deeply assimilatory. Rather than merely produce material products, workers must embody a brand/product, affectively and effectively, in ways that are deeply classed, racialized and gendered. These behavioural dispositions, however, were rendered technical and thus governable through a skills discourse. Additionally, I argue that these interventions reproduced a transition industry that facilitated and contributed to the cycling of new immigrants through endless job fairs and other training programs, a process through which they became flexible and entrepreneurial citizens who accepted responsibility for their own "employability". These programs thus constituted a means of rationalizing and managing (un)employment insecurity and of reproducing and regulating flexible labor.

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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,170
Score d'incertitude au seuil0,962

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0290,010
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,285 · 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
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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