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Enregistrement W2741805710 · doi:10.7202/1040392ar

L’intégration économique des jeunes issus de l’immigration au Québec et au Canada

2017· article· fr· W2741805710 sur OpenAlexaffvenueabout
Brahim Boudarbat, Pouya Ebrahimi

Notice bibliographique

RevueCahiers québécois de démographie · 2017
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration and Labor Dynamics
Établissements canadiensHEC MontréalUniversité de MontréalCenter for Interuniversity Research and Analysis on Organizations
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette étude porte sur des jeunes de 15 à 29 ans que nous avons répartis en quatre groupes : les immigrants admis après l’âge de 10 ans (génération 1), ceux qui sont arrivés au pays à l’âge de 10 ans ou avant (génération 1.5), ceux qui sont nés au Canada d’au moins un parent immigrant (génération 2) et ceux qui sont nés au Canada de parents natifs de ce pays (génération 3 ou plus). Nos résultats montrent que les jeunes issus de l’immigration (générations 1, 1.5 et 2) sont en moyenne plus scolarisés que ceux de la génération 3 ou plus, tant au Québec que dans le reste du Canada. De plus, presque tous les jeunes des générations 1.5 et 2 au Québec connaissent le français, ce qui est synonyme d’une intégration linguistique des immigrants à long terme. Au chapitre de l’accès à l’emploi et des salaires, les jeunes de la génération 1 sont les plus défavorisés, et ils le sont davantage au Québec que dans le reste du Canada. Dans cette province, les jeunes des générations 1.5 et 2 affichent eux aussi des écarts sur le plan du taux de chômage et des salaires par rapport à ceux de la génération 3 ou plus, tandis que dans le reste du Canada, ces jeunes performent aussi bien — sinon mieux — que les jeunes de la génération 3 ou plus. Le Québec devra s’attacher à promouvoir l’emploi et les conditions de travail de tous ces jeunes, indépendamment de leur origine et de l’origine de leurs parents.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,285

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0070,001
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations7
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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