The Social and Economic Integration of Highly Skilled Muslim Immigrants in the Canadian Knowledge Economy
Notice bibliographique
Résumé
This study explores the social and economic integration outcomes and lived experiences of highly skilled Muslim immigrants in Canada. It investigates the effect of race and religion on their experiences of socio-economic integration and examines their strategies of resistance in response to the challenges. An overall aim was to critically understand the human capital-based integration discourse as it relates to their lived realities. Research has shown that Muslim immigrants in Canada experience low economic outcomes compared to non-Muslim Canadians and are the target of a rise in hate crimes due to anti-Muslim sentiment. There is a substantive body of mainly quantitative literature on the integration of highly skilled immigrants in Canada, as it pertains to their successful settlement processes. However, there is limited data and research on the socio-economic integration of highly skilled Muslim immigrants. This study conducted twenty-one qualitative, semi-structured interviews and applied the theoretical perspectives of Anti-colonial Discursive Framework in combination with Muhammad Iqbal’s concept of Khudi (Self). The study found that Muslim immigrants are at a clear and significant disadvantage in the Canadian labour market facing Islamophobia and racism in hiring, retention, and daily social interactions. All participants experienced the non- recognition of their foreign credentials and skills, a demand for Canadian experience, occupational downgrading, and received no resume call backs. Muslim immigrants show a strong sense of Khudi (Self) and identity in the face of these challenges. They invoke resistance and agency through a reliance on indigenous knowledge and faith-based strategies. They also showed a high sense of belonging to Canada and engagement in the community through political participation and volunteering.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,019 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».