Notice bibliographique
Résumé
About 20% of Canadians work in regulated occupations. On average, regulated occupations are expected to provide higher pay because they generally require a high level of education and/or training, and the regulations governing access to these occupations tend to restrict entrance into them. Canada’s immigration policy favors immigrants with high educational backgrounds, which can lead to working in regulated occupations. About 60% of Canadian immigrants fall into the economic category (skilled workers and business immigrants), as opposed to the family reunification and refugee categories. Access to regulated occupations, is directly linked with the issue of foreign credential recognition – a widely-recognized disadvantage for immigrants in the labour market. Estimates of the loss to the Canadian economy from the underuse of immigrant skills vary between $2 and $5.9 billion each year. The economic position of immigrants in Canada is well documented. However, the number and proportion of immigrants working in regulated and unregulated occupations is unknown. A study by CLSRN affiliates Magali Girard (University of Montreal Hospital Research Centre) and Michael Smith (McGill University) entitled “Working in a Regulated Occupation in Canada: An Immigrant – Native Born Comparison†* tries to determine whether individuals with foreign education are indeed less likely to be employed in a regulated occupation than someone with domestic credentials, and if so, what are the factors that influence this situation. Pre-immigration human capital’s portability and relevance in the host country are important contributing factors to the earning outcomes of recent immigrants in many developed nations. Given Canadian immigration policy’s emphasis on attracting highly-educated individuals, immigrants to Canada are very likely to have worked in high-skilled occupations prior to immigrating. Following immigration however, many do not find employment in high skill occupations. In a paper entitled: “The Portability of New Immigrants’ Human Capital: Language, Education and Occupational Matching†* CLSRN affiliates Arthur Sweetman (McMaster University), Casey Warman (Dalhousie University) and Gustave Goldmann (Carleton University) examine the implications of human capital portability for new immigrants to Canada for earnings – including interactions between education, language skills and pre- and post-immigration occupational matching. *Previous versions of these papers were released in the CLSRN Working Paper Series.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,547 | 0,375 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».