Notice bibliographique
Résumé
Au Canada, environ 20 % des emplois sont rA©glementA©s. En moyenne, ces emplois sont mieux rA©munA©rA©s car ils exigent en gA©nA©ral un meilleur niveau d’A©ducation ou de formation et la rA©glementation contrA´lant l’accA¨s A ces emplois tend A en restreindre l’admission. La politique d’immigration canadienne favorise les immigrants ayant un niveau de scolaritA© A©levA©, qui peut mener A obtenir un emploi rA©munA©rA©. Environ 60 % des immigrants canadiens sont dans la catA©gorie A©conomique (travailleurs qualifiA©s et gens d’affaires immigrants), et non dans les catA©gories du regroupement familial et des rA©fugiA©s. L’accA¨s aux emplois rA©glementA©s est directement liA© A la question de la reconnaissance des diplA´mes A©trangers, qui est un dA©savantage largement reconnu pour les immigrants sur le marchA© du travail. On estime que la perte pour l’A©conomie canadienne de l’insuffisance de l’utilisation des compA©tences des immigrants varie entre 2 et 5,9 milliards $ par an. La position A©conomique des immigrants au Canada est bien documentA©e. Cependant le nombre et la proportion des immigrants ayant des emplois rA©glementA©s ou non sont mal connus. Dans une A©tude par les membres affiliA©s du RCCMTC Magali Girard (Centre de recherche hospitalier de l’UniversitA© de MontrA©al) et Michael Smith (UniversitA© McGill) intitulA©e «Travailler dans une profession rA©glementA©e au Canada: Une comparaison entre immigrants et non-immigrants»*, les chercheurs essaient de dA©terminer si une personne ayant A©tA© A©duquA©e A l’A©tranger a de fait de moindres possibilitA©s d’avoir un emploi rA©glementA© qu’une autre ayant un diplA´me canadien et, si tel est le cas, quels sont les facteurs qui influent sur cette situation. La pertinence du capital humain obtenu avant immigration et sa transfA©rabilitA© dans le pays d’accueil sont des facteurs importants qui contribuent aux niveaux de rA©munA©ration des immigrants rA©cents dans de nombreux pays dA©veloppA©s. L’un des buts des politiques d’immigration canadienne A©tant d’attirer des personnes trA¨s instruites, les immigrants au Canada ont en gA©nA©ral dA©jA occupA© des emplois hautement spA©cialisA©s avant d’immigrer. AprA¨s leur arrivA©e, ils peuvent parfois ne pas trouver un emploi exigeant de hautes compA©tences. Dans une A©tude intitulA©e «La transfA©rabilitA© du capital humain des nouveaux immigrants : la concordance de la langue, de l’A©ducation et de l’emploi»*, les membres affiliA©s du RCCMTC Arthur Sweetman (UniversitA© McMaster), Casey Warman (UniversitA© Dalhousie) et Gustave Goldmann (UniversitA© Carleton) examinent les implications, pour les nouveaux immigrants au Canada, de la transfA©rabilitA© du capital humain sur leur rA©munA©ration, y compris les interactions des concordances de la scolaritA©, des compA©tences linguistiques et des emplois avant et aprA¨s immigration.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,068 | 0,014 |
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 ».