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Enregistrement W2513052741 · doi:10.3138/cpp.2015-062

Changing Immigrant Characteristics and Pre-Landing Canadian Earnings: Their Effect on Entry Earnings over the 1990s and 2000s

2016· article· en· W2513052741 sur OpenAlexaffvenueabout
Feng Hou, Garnett Picot

Notice bibliographique

RevueCanadian Public Policy · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration and Labor Dynamics
Établissements canadiensStatistics CanadaWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEarningsImmigrationDemographic economicsEducational attainmentLabour economicsEconomicsPolitical scienceEconomic growthAccounting

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the 1990s and 2000s, the characteristics of new immigrants to Canada changed significantly across several dimensions, including education, admission class, source region, and pre-landing Canadian work experience, owing at least partly to changes in immigration selection policies. This article examines whether these changes affected earnings trends among immigrants. Among all new immigrants and economic principal applicants, aside from cyclical fluctuations, entry earnings changed little over the 1990s and 2000s. This stability was the result of competing influences, some that tended to increase earnings and some that tended to reduce them. The key changes in immigrant characteristics that put upward pressure on entry earnings were the rising educational attainment in the 1990s and a large increase in the share of immigrants with high pre-landing Canadian earnings during the 2000s. The latter characteristic also accounted for the earnings advantage of provincial nominees over skilled worker immigrants. The policy implications of the results are discussed.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,778
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,232 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations18
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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