A comparison of the Earnings of Immigrants in Canada, United States, Australia and Germany
Notice bibliographique
Résumé
The legislation on employment equity is designed to protect the rights of all persons to equitable treatment in employment, but particularly those who belong to groups designated as disadvantaged. This paper tests the hypothesis that immigrants could be defined as such disadvantaged group. It investigates the earnings of immigrants relative to non-immigrants in four countries: Canada, the United States, Australia and Germany. This paper also addresses the question of the effects of gender, marital status, educational attainment, years since migration and country of origin as key explanatory factors on the earnings gap between different groups of immigrants. Although wages are only one aspect of labor market performance, comparisons based on wage rates are widely used to describe the labor-market disadvantages of paid employees in the designated groups. Section II briefly describes immigration policy in the four countries of interest and summarizes previous findings. Section III describes the data and discusses the definitions of the population of interest, the measure of earnings, and the taxonomy of the independent variables. Section IV presents the results in terms of descriptive statistics, Section V contains an analysis of the econometric results, and Section VI concludes the paper by discussion the interpretation one might place on these results. An appendix presents the sensitivity of results to changes in model specification and gives some technical details.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».