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Enregistrement W805166604

JOB SEARCH EXPERIENCES OF FEMALE REGISTERD NURSES FROM EAST AFRICA IN TORONTO

2012· dissertation· en· W805166604 sur OpenAlexfundaboutno aff
Nyaboke Daisy Mwebi

Notice bibliographique

RevueMacSphere (McMaster University) · 2012
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration and Labor Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcMaster University
Mots-clésWorkforceImmigrationInterviewGovernment (linguistics)KenyaPolitical scienceSettlement (finance)NursingMedicineEconomic growthBusiness
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined the challenges female-professional immigrants from East Africa face within the Canadian workforce. The analysis of their experiences helps us understand the employment challenges professional immigrants may face upon settlement in Canada. The main goal of the study was to explore the experiences of East African (Kenyan, Ugandan and Tanzanian) immigrant-female registered nurses in navigating the Canadian labour market. The evidence for the study was collected through interviewing five East African nurses. Although there is research that focuses on labour market experiences of women of colour, few researchers have specifically focused on African immigrant women’s connection with the Canadian labour force. The study particularly focuses on strategies nurses used to cope with the job search barriers encountered, the challenges they faced with the College of Nurses of Ontario with regard to the evaluation of their international-nursing credentials, and their job expectations before and after arriving in Canada. Their experience was examined through gender, race, and place of origin lenses. The study highlights the need for future longitudinal studies exploring East African nurses’ experience with integration to their profession within the Canadian workforce. The analysis of the results emphasizes that the Canadian government in conjunction with the regulatory bodies need to be more transparent in relation to internationally trained nurses so that they do not feel they are being wasted in Canada. This, in turn, will address the existing barriers and consequential negative impacts such as health conditions, tensions, and discrepancies outlined within the study, as well as encourage changes to Canadian immigration practices and policies

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)0,003
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 enseignants0,150
Score d'incertitude au seuil0,301

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0160,003
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,251 · 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
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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