Notice bibliographique
Résumé
Le fait de ne parler ni anglais ni franA§ais constitue souvent un obstacle important pour un emploi et un revenu rA©munA©rateurs au Canada et, selon une A©tude intitulA©e « Effets de la proximitA© linguistique sur l’assimilation professionnelle des immigrants hommes » (Rapport de recherche du RCCMTC no 144) par Alicia Adsera (UniversitA© Princeton) et Ana Ferrer (UniversitA© de Waterloo), la proximitA© linguistique, A savoir le degrA© de similitude linguistique entre la langue maternelle de l’immigrant et la langue du pays de destination, a au fil du temps un impact significatif sur l’A©volution du contenu des compA©tences professionnelles des emplois tenus par les immigrants, et peut aussi avoir des effets sur leurs salaires. La sA©lection et l’acceptation au Canada d’immigrants de plus en plus instruits depuis les annA©es 1990 n’a pas entraA®nA© une hausse importante de leurs revenus, tel qu’on aurait pu l’espA©rer compte tenu de l’informatisation croissante sur le milieu de travail qui aurait augmentA© l’importance des capacitA©s cognitives extraordinaires. Dans une A©tude intitulA©e « L’A©volution technologique, la baisse des rA©sultats pour les immigrants et les implications pour l’inA©galitA© des revenus au Canada » (Rapport de recherche du RCCMTC no 145), les membres affiliA©s du RCCMTC Casey Warman (UniversitA© Dalhousie) et Christopher Worswick (UniversitA© Carleton) indiquent que l’A©loignement marquA© des pays traditionnels de provenance des immigrants, pays oA¹ l’anglais A©tait assez rA©pandu (tel qu’en Europe de l’Ouest), vers des pays non traditionnels oA¹ les immigrants auraient eu beaucoup moins de contact avec l’anglais (tel qu’en Asie), a pu rA©sulter en un tassement des revenus des immigrants, malgrA© l’accueil d’immigrants de plus en plus instruits.
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 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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».