Ethnic Inequality in Canada: Economic and Health Dimensions
Notice bibliographique
Résumé
This study examines ethnic based differences in economic and health status. We combine existing literature with our analysis of data from the Canadian Census and National Population Health Survey. If a given sub-topic is well researched, we summarize the findings; if, on the other hand, less is known, we present data placing them in the context of whatever literature does exist. Our findings are consistent with existing literature on ethnic inequalities in Canada. Recent immigrants with a mother tongue other than English or French are among the most economically disadvantaged in Canadian society, though the results vary depending on gender and ethnic background. In fact economic inequality according to type of occupation can be attributed to gender rather than ethnicity; that is, the Canadian labour force continues to be more gender- than ethnically-differentiated. Yet recent immigrants, especially from Asia, are advantaged in health outcomes compared to Canadian-born persons – the “healthy immigrant” effect. Interestingly they are less likely to report having a physical check-up and, for women (especially Asian-born women), a mammogram within the last year compared to their Canadian-born counterparts. Given the significance of both gender and ethnicity as predictors of well-being, future research should examine the intersection between the two identity markers and their relationship to social inequality.
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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 | 0,004 | 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 ».