<b> La resiliencia familiar como factor de integración de inmigrantes a Canadá </b><br/><i> Family resilience as integration factor of immigrants to Canada</i>
Bibliographic record
Abstract
La población de Canadá creció gracias al aporte incesante de inmigrantes desde el siglo XIX. No obstante, la política de aceptación de inmigrantes prioriza ahora a las personas más capacitadas al nivel profesional y mide el éxito de su integración por su participación en el mercado laboral. Este enfoque de política ignora, sin embargo, la contribución de la familia en la trayectoria migratoria. Este artículo presenta resultados de un estudio cualitativo que examina el papel de la familia en el proceso de integración de 23 familias de inmigrantes en la región metropolitana de Toronto, Canadá. Frente a un mercado laboral discriminatorio, los resultados ponen en evidencia que estos inmigrantes encuentran la mayor fuente de resiliencia en sus propias redes familiares. El núcleo familiar –en muchos casos extendido a amigos en el nuevo ámbito— ofrece de hecho un apoyo emocional y económico estratégico para facilitar las transiciones social, educacional y profesional de sus miembros. Estos resultados permiten cuestionar el enfoque laboral e inmigratorio actual y proponer una visión que considere a la familia migrante como un factor ineludible de integración social y económica.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".