Which human capital characteristics best predict the earnings of economic immigrants
Notice bibliographique
Résumé
While there is an extensive literature on immigrant entry earnings in Canada, there is a lack of knowledge, when predicting immigrant earnings, on the relative importance of various human capital factors, such as language, work experience, age, and education. This paper addresses two questions. First, what is the relative importance of such observable human capital factors when predicting the earnings of economic immigrants (principal applicants) who are selected through the points system? Second, does the relative importance of these factors vary in the short, intermediate, and long term? Using the Longitudinal Immigration Database, the study finds that the predictive power of immigrant characteristics (measured at landing) changes with years spent in Canada. Official-language background at landing, and Canadian work experience before immigration, are the best predictors of annual earnings in the first two years after landing for economic immigrants (principal applicants). However, educational attainment at landing and age at landing (a proxy for foreign work experience) are the best predictors of longer-term earnings (10 to 11 years after landing). Some interaction effects are also important. The predictive power of education and age (in part a proxy for foreign work experience) is influenced by their interaction with official-language skills and Canadian work experience. The earnings advantage of higher education is much larger among principal applicants who have strong rather than weak official-language skills. Immigrants whose mother tongue is English or French do not experience a significant negative effect of age on earnings. Finally, many factors beyond those studied here affect immigrant earnings. The predictive power of regression models could be increased with improved data sources.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».