Discrimination at Work: Comparing the Experiences of Foreign-trained and Locally-trained Engineers in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Cet article présente un compte-rendu des résultats d’une étude sur la discrimination que les ingénieurs formés à l’international subissent au Canada. Trois cents de ces derniers et deux cents diplômés au Canada ont participé à une enquête pour identifier la relation entre la race, la compétence linguistique et le lieu de formation d’une part, et l’accès à l’emploi dans le génie d’autre part. En plus d’évaluer les cas où les candidats ont trouvé un emploi dans leur domaine de qualification, nous avons cherché à comprendre comment ceux formés à l’international perçoivent la discrimination. Nos résultats montrent qu’il y a bel et bien une relation entre, d’une part, race, ethnicité et ce qui les trahit – la formation à l’étranger – et, d’autre part, la capacité de s’assurer un emploi en tant qu’ingénieur, ainsi que ce qui est perçu comme une discrimination. Dans le cas des nouveaux immigrants, nous avons constaté à quel point là où ils ont étudié permet de prédire s’ils pourront trouver du travail dans leur domaine du génie, quand des études au pays donnent considérablement plus de chances d’en obtenir un que des diplômes étrangers. L’évidence montre aussi que la race et l’ethnicité jouent un grand rôle quand un ingénieur postule un emploi en même temps que d’autres qui ont reçu leur formation au Canada.
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 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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».