Recent Immigration to Canada and the United States: A Mixed Tale of Relative Selection
Notice bibliographique
Résumé
Using large-scale census data and adjusting for sending-country fixed effect to account for changing composition of immigrants, we study relative immigrant selection to Canada and the U.S. during 1990-2006, a period characterized by diverging immigration policies in the two countries. Results show a gradual change in selection patterns in educational attainment and host country language proficiency in favor of Canada as its post-1990 immigration policy allocated more points to the human capital of new entrants. Specifically, in 1990, new immigrants in Canada were less likely to have a B.A. degree than those in the U.S.; they were also less likely to have a high-school or lower education. By 2006, Canada surpassed the U.S. in drawing highly-educated immigrants, while continuing to attract fewer low-educated immigrants. Canada also improved its edge over the U.S. in terms of host-country language proficiency of new immigrants. Entry-level earnings, however, do not reflect the same trend: recent immigrants to Canada have experienced a wage disadvantage compared to recent immigrants to the U.S., as well as Canadian natives. One plausible explanation is that, while the Canadian points system has successfully attracted more educated immigrants, it may not be effective in capturing productivity-related traits that are not easily measurable.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».