An analysis of the poor performance of recent immigrants and observations on immigration policy
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the poor performance of recent immigrants to Canada in the labour market as revealed in the Statistics Canada Census 2006 Public Use Microdata File (PUMF). It presents the data which shows that immigrants from less developed countries are doing much worse than immigrants from industrialized countries. And unlike previous studies, it focuses on why immigrants from particular countries and regions do worse than others, rather on a comparison with non-immigrants. Using regression analysis it shows that key explanatory variable for the poor performance of recent immigrants are their education, their visible minority status, their language skills, their occupations, and their countries of origin. A profiling of immigrants who have done better than non-immigrant Canadians suggests that the performance of immigrants could be improved by utilizing information from the Census on the characteristics of immigrants who succeed in labour markets to improve the selection criteria and distribution of points used in the current scoring system to choose immigrants, but this would leave untouched the problem of the underperformance of immigrants who are not selected under the point system. This paper reaffirms and updates to 2005 our knowledge that the earnings in immigrants varies significantly by country of origin and that language and the portability of education credentials is a contributing factor. It concludes with some observations on the implications of its analysis for immigration policy.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».