La rémunération des attributs linguistiques au Québec : résultats pour 2015 et évolution depuis 1970
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents the labour market remuneration of the linguistic attributes of men and women in Quebec for 2015 and its evolution since 1970. It uses results produced with microdata made available to researchers by Statistics Canada and drawn from nine Canadian Censuses. The analytical framework adopted is that of the theory of human capital. The differences in average labor income are presented and analyzed by calculating the net effects of linguistic attributes on labour income. These correspond to the remuneration of linguistic attributes per se and are obtained by multivariate analysis (OLS). The main results for 2015 are as follows: Individuals with the highest average labour income (Figure 1) are bilingual (allophones (Allo B), English speakers (Anglo B) or French speakers (Franco B) knowing English and French). Then come unilingual Anglophones (Anglo U) and Francophones (Fran U), then non-bilingual allophones. In 2015, the only group whose linguistic attributes were better paid (net effect, base specification)) than those of unilingual Francophones were bilingual Francophones. Let us now examine the evolution over time of the net effects of language skills for three groups –Bilingual francophones (FB), unilingual anglophones (AU) and bilingual anglophones (AB). The main finding is the clear break between 1970 and 1980-2015 in the premium earned by Anglophone, unilingual or bilingual, men. Such a premium was not present for women in 1970. The general conclusion that can be drawn from this is that our results on the net effects of linguistic attributes for 2015 are similar to those observed since the beginning of the 21st century. Bilingualism is better paid than unilingualism among Francophones and Allophones, and Anglophones are doing as well as unilingual Francophones. Ce texte présente la rémunération sur le marché du travail des attributs linguistiques des hommes et des femmes du Québec pour 2015 et son évolution depuis 1970. On y utilise des résultats produits avec des microdonnées mise à disposition des chercheurs par Statistique Canada et tirées de neuf Recensement du Canada. Le cadre analytique retenu est celui de la théorie du capital humain. On présente les écarts de revenu de travail moyen et on les analyse en calculant les effets nets des attributs linguistiques sur le revenu de travail. Ceux-ci correspondent à la rémunération des attributs linguistiques en soi et sont obtenus par l’analyse multivariée (MCO). Les principaux résultats pour 2015 sont les suivants : Les individus ayant les revenus moyens de travail (Figure 1) les plus élevés sont les bilingues (allophones (Allo B), anglophones (Anglo B) ou francophones (Franco B) connaissant anglais et français). Suivent les unilingues anglophones (Anglo U) et francophones (Fran U) puis les allophones non bilingues. En 2015, le seul groupe dont les attributs linguistiques sont mieux rémunérés (effet net, spécification de base)) que ceux des francophones unilingues sont les francophones bilingues (figure 2). Examinons maintenant l’évolution à travers le temps des effets nets des attributs linguistiques pour trois groupes-francophones bilingues (FB) anglophones unilingues (AU) ou bilingues (AB) .La principale constatation est la nette rupture entre 1970 et 1980-2015 dans la sur rémunération des hommes anglophones, unilingues ou bilingues (Figure 3). Une telle sur-rémunération n’était pas présente pour les femmes en 1970 (Figure 4. La conclusion générale que l’on peut tirer de ceci est que nos résultats sur les effets nets des attributs linguistiques pour 2015 sont similaires à ceux observés depuis le début du XXIème siècle. Le bilinguisme est mieux rémunéré que l’unilinguisme chez les francophones et les allophones et les anglophones se tirent aussi bien d’affaire que les unilingues francophones.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».