The Economic Performance of Immigrants with Canadian Education
Notice bibliographique
Résumé
According to the literature on the economic situation of immigrants, non-recognition of human capital acquired outside of the host country is one of the greatest challenges that immigrants have to overcome when they arrive in Canada. This article exploits data from a Canadian survey conducted in 2005 involving postsecondary graduates from the Class of 2000 in order to determine whether obtaining a Canadian diploma or degree helps eliminate wage gaps between immigrants and native-born Canadians. The advantage of using these data is that they allow for a comparison of groups who were educated under the same education system and entered the labour market at the same time. Essentially, our results show that age at immigration is an important determinant of labour market integration even after obtaining a Canadian diploma or degree. Those who immigrated at a very young age obtained comparable -- and even, in the case of men, higher -- wages than Canadian-born graduates. For immigrants who arrived as adults (i.e., at age 18 or older), the results reveal, all things being equal, a negative wage gap of 17% for men and 5.2% for women, relative to Canadian-born men and women. Econometric analyses also confirm the important impact of source region on the wages of immigrants who arrived as adults. Immigrants coming from Asia, the principal source of immigration to Canada, have a substantial wage disadvantage, in the case of both men and women. To conclude, the fact of returning to school after immigration and obtaining a Canadian diploma or degree does not guarantee that wage gaps with native-born Canadians will be eliminated; however, immigrant women do relatively better than immigrant men.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».