Les revenus et la langue : le cas de la capitale nationale
Notice bibliographique
Résumé
Cette étude analyse les disparités linguistiques de revenus des hommes dans la région Ottawa-Hull à partir des données du recensement de 1981. Après avoir fait dans un premier temps quelques comparaisons de revenus moyens, l’étude procède ensuite au moyen de l’analyse de régression. La variable dépendante est le logarithme du revenu du travail en 1980 et les variables indépendantes sont l’éducation, l’expérience, le nombre de semaines travaillées, le statut matrimonial, le bilinguisme et le transfert linguistique. Étant donné l’importance du gouvernement fédéral comme employeur dans la région, une analyse spéciale est faite avec les travailleurs du secteur public. Parmi les conclusions qui se dégagent de l’analyse, on note que les francophones ont des niveaux de scolarité beaucoup plus faibles que ceux des anglophones et que le bilinguisme, contrairement à ce qui a été observé ailleurs, ne semble pas avoir un effet net positif sur le revenu des francophones. Ce dernier fait peut être attribué au faible nombre de francophones unilingues et à la présence d’un biais de sélection. Par contre, la connaissance du français aurait un effet net positif sur le revenu des anglophones, particulièrement ceux qui travaillent dans le secteur public.
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 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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».