Settling in a Mid-sized City in the Interior of British Columbia: A Case Study of Recent Immigrants' Housing Experiences in Kelowna (Central Okanagan Valley)
Bibliographic record
Abstract
Abstract: In the past, immigrants and refugees tended to overlook small and mid-sized cities in Canada, but this has changed since the beginning of the 21th century, and the mid-sized city of Kelowna has gradually emerged as a popular destination for newcomers from all over the world. Housing is critical to the resettlement and integration of all immigrants. Recent immigrants, especially renters, face challenges in their settlement and housing experiences, including limited financial resources, language barriers, and rental-housing discrimination based on ethnicity or race, and yet relatively little is known about these experiences and the barriers they encounter in mid-sized cities. This paper explores the settlement and housing experiences of recent immigrants in the city of Kelowna, a mid-sized city in the interior of British Columbia (Canada) with a focus on the rental housing market. The study draws on data from questionnaire surveys administered in 2015 and 2018 with a total of 67 recent immigrant respondents. The findings reveal that immigrant newcomers experienced financial stress and significant challenges in locating affordable rental housing due to high housing costs, low vacancy rates, lack of reliable information, language barriers, and discrimination by landlords based on immigrants' ethnic and racial background. Immigrants are increasingly redefining the social and cultural geography of mid-sized Canadian cities, and there is a need to ensure that they are able to access affordable, adequate, and suitable housing, and ultimately settle into society. This is particularly crucial given the rising cost of living in Canada, the projected increase in immigrant levels for 2023-25, and the importance of immigrant settlement in a post-pandemic context. Résumé: Dans le passé, les immigrants et les réfugiés avaient tendance à négliger les petites et moyennes villes du Canada, mais cela a changé depuis le début du 21e siècle, et la ville de taille moyenne de Kelowna est progressivement devenue une destination populaire pour les nouveaux arrivants du monde entier. Le logement est essentiel à la réinstallation et à l'intégration de tous les immigrants. Les immigrants récents, en particulier les locataires, sont confrontés à des défis dans leur expérience d'installation et de logement, notamment des ressources financières limitées, des barrières linguistiques et une discrimination en matière de location et de logement fondée sur l'ethnicité ou la race, et pourtant on sait relativement peu de choses sur ces expériences et les obstacles qu'ils rencontrent dans les villes de taille moyenne. Cet article explore les expériences d'établissement et de logement des immigrants récents dans la ville de Kelowna, une ville de taille moyenne située à l'intérieur de la Colombie-Britannique (Canada), en mettant l'accent sur le marché du logement locatif. L'étude s'appuie sur des données provenant d'enquêtes par questionnaire menées en 2015 et 2018 auprès d'un total de 67 immigrants récents. Les résultats révèlent que les nouveaux arrivants immigrés ont connu un stress financier et des difficultés importantes pour trouver un logement locatif abordable en raison des coûts élevés du logement, des faibles taux d'inoccupation, du manque d'informations fiables, des barrières linguistiques et de la discrimination des propriétaires fondée sur l'origine ethnique et raciale des immigrés. Les immigrants redéfinissent de plus en plus la géographie sociale et culturelle des villes canadiennes de taille moyenne, et il est nécessaire de veiller à ce qu'ils puissent accéder à un logement abordable, adéquat et adapté, et finalement s'installer dans la société. Cette question est particulièrement cruciale compte tenu de l'augmentation du coût de la vie au Canada, de l'augmentation prévue du nombre d'immigrants pour 2023-25 et de l'importance de l'établissement des immigrants dans un contexte post-pandémique.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 teacher head, 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".