Language at Work: The Impact of Linguistic Enclaves on Immigrant Economic Integration
Notice bibliographique
Résumé
This paper studies the role played by linguistic enclaves on the economic integration of immigrants to Canada. Linguistic enclaves are defined as groups of people who are similar with respect to languages used on their jobs. A five category classification of major types of linguistic enclaves is produced, using responses to two questions on the Canadian 2006 census of population: language most often used on the job and language(s) regularly used at work. Two core questions are asked: 1) What factors influence the likelihood of employment in linguistic enclaves; and 2) What are the impacts of working in linguistic enclaves on earnings? These questions are answered by examining the economic integration of immigrant allophone women and men age 26-64 who were employed in 2005 or 2006 and who were enumerated in the 2006 Canadian census of population. The investigation shows that levels of language proficiency are important factors determining the type of language enclave where individuals are employed. Further language at work mediates much of the observed impacts of language proficiency on earnings. Wage determination models also confirm that employment in linguistic enclaves conditions weekly earnings; allophone immigrants who use non-official languages at work have lower wages than those who use only English at work.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».