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Enregistrement W7135344988

Gendered Pathways of Afghan Refugee Integration in Canada: Insights from the Afghan Canadian Community Survey

2025· report· W7135344988 sur OpenAlexaboutno aff
Jillina Weng

Notice bibliographique

RevueScholarlyCommons (University of Pennsylvania) · 2025
Typereport
Langue
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAfghanCredentialRefugeeImmigrationSurvey data collectionMarital status
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates the gender dynamics of Afghan refugee integration in Canada, with a focus on how migration and resettlement shape household roles, labor market outcomes, and agency, particularly among Afghan women. Drawing on data from the Afghan Canadian Community Survey (2024), which includes over 1500 responses collected through web, phone, and in-person methods, the study analyzes demographic patterns, time spent in Canada, employment status, and income distribution, disaggregated by gender and marital status. Supplemented by scholarly literature, the analysis reveals that while men continue to migrate earlier and participate in the labor force at higher rates, women are increasingly migrating independently and entering the workforce. This reflects both shifting gender norms within Afghan households and responses to repression under Taliban rule. Despite this, both men and women face widespread barriers to employment, including limited education, language challenges, and credential recognition. Income levels also show little gender disparity, not because of equality but because both genders are concentrated in low-wage sectors. Ultimately, the study challenges assumptions that gender hierarchies within Afghan families are reproduced after migration. Instead, it finds that resettlement may act as an equalizer which disrupts traditional gender roles, seeing as barriers to integration are not limited to one gender.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Science ouverte, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0040,008
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0100,003
Intégrité de la recherche0,0020,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,161 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2025
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Résumé présentoui

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