MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2125819941 · doi:10.1111/j.1541-0064.2008.00213.x

Differences in hi‐tech immigrant earnings and wages across Canadian cities

2008· article· en· W2125819941 sur OpenAlexafffundvenueabout
Peter Hall, Amir Khan

Notice bibliographique

RevueCanadian Geographies / Géographies canadiennes · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Ethnicity, and Economy
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésMicrodata (statistics)ImmigrationEarningsCensusDemographic economicsWagePopulationLabour economicsGeographyEconomicsDemographySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines the relative earnings and wages of immigrants working in the hi‐tech sector in Canada's cities. Between 1990 and 2000, a sizeable earnings advantage of immigrants over nonimmigrants employed in the hi‐tech sector evaporated, and this change was most noticeable in the largest cities. We use population census microdata to examine the geographical dimensions of this shift. After controlling for individual characteristics, we show that immigrants in the largest and tech‐intensive cities earn significantly less relative to nonimmigrants than those in midsized and smaller cities. We also present results comparing the hi‐tech immigrant wage and earnings gap for the five largest Canadian cities. The findings are consistent with the notion that geographic differences are an important component of the overall earnings gap between immigrants and nonimmigrants .

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,110
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,203 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2008
Routes d'admission4
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Geographies / Géographies canadiennesMême sujetMigration, Ethnicity, and EconomyTravaux en français237 207