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Enregistrement W2179615305 · doi:10.1111/cars.12083

Economic Benefits of Self‐Employment for Canadian Immigrants

2015· article· fr· W2179615305 sur OpenAlexaffabout
Reza Nakhaie

Notice bibliographique

RevueCanadian Review of Sociology/Revue canadienne de sociologie · 2015
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Ethnicity, and Economy
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSalaryImmigrationPolitical scienceEarningsEthnic groupWageEthnologyHumanitiesDemographic economicsSociologyLabour economicsEconomicsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper evaluates the economic benefits of self‐employment in Canada for 12 groups of ethno‐racial immigrants. It tests whether or not their self‐employment earnings are higher or lower than similar groups in wage and salary employment, whether ethnic minorities earn more or less from self‐employment compared to White immigrants, and whether self‐employment earnings of immigrant groups vary by their industrial sectors of employment. Using the Canadian Census 2006, I show that self‐employed ethno‐racial immigrants earn less than White immigrants. I also show that the economic benefits of self‐employment depend on the ethno‐racial groups and the industrial mix of their self‐employment. Cet article évalue les avantages économiques du travail indépendant au Canada pour 12 groupes d'immigrés ethnoraciaux. Il teste si les revenus du travail indépendant sont supérieurs ou inférieurs aux groupes similaires au sujet de salaire et de travail avec le salaire annuel, si les minorités ethniques gagnent plus ou moins de travail indépendant par rapport aux immigrés blancs, et si les revenus du travail indépendant des groupes immigrés varient par leurs secteurs industriels de travail. En utilisant le Recensement du Canada de 2006, je montre que les immigrés ethnoraciaux qui sont indépendants gagnent moins que les immigrés blancs. Je montre aussi que les avantages économiques dépendent des groupes ethnoraciaux et du mélange industriel de leur travail indépendant.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,084

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,211 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations8
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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