Ethnic Neighbourhoods and Male Immigrant Earnings Growth: 1981 Through 1996
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the effect of ethnic neighbourhoods on wage growth as well as other labour market outcomes of immigrant men in Canada using the 1981, 1986, 1991 and 1996 Censuses. While the primary measure of affiliation is country of birth, ethnicity, language and visible minority status are also examined to determine the robustness of the findings. Consistent with U.S. findings, ethnic neighbourhoods based on country of birth are found to have a negative impact on the ten-year wage growth of immigrants. Further, the model for wage growth is found to be robust to different lengths of time and different base years as well as the specification of language and ethnicity as the affiliation grouping. Using country of birth as the affiliation index, exposure is also found to have a negative impact on the growth of total and weekly earnings as well as the initial wages of entry cohorts. While little evidence is found on the effects of ethnic neighbourhoods on changes in employment, a negative effect of exposure is found on entry employment rates of the most recent landing cohorts. Although the overall effect of ethnic neighbourhoods on wage growth is negative, ethnic neighbourhoods are found to have a divergent effect on different landing cohorts, having a positive impact on the wage growth of the more recent cohorts and a negative impact on earlier cohorts.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».