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Enregistrement W3158636720

Longitudinal Survey of Immigrants to Canada: progress and challenges of new immigrants in the workforce 2003

2005· article· en· W3158636720 sur OpenAlexaboutno aff
Tina Chui

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration and Labor Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmigrationWorkforceSettlement (finance)New immigrantsDemographic economicsPolitical scienceLabour economicsSociologyEconomicsEconomic growth
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This release contains the first results from the second wave of the Longitudinal Survey of Immigrants to Canada (LSIC). The LSIC was designed to study how new immigrants adjust over time to living in Canada. Results from the first wave of the LSIC1 showed that labour market integration is a particularly critical aspect of the immigrant settlement process. This release therefore focuses on this issue. The release addresses questions such as: how long does it take new immigrants to get their first job? How many of them find employment in their intended occupation? And what obstacles do they encounter when looking for work? Given the focus on labour market integration, the analysis is limited to the 6,000 immigrants who were in the prime working-age group of 25 to 44 years, representing 106,600 people. Moreover, particular emphasis is placed on principal applicants in the skilled worker category, since these individuals are admitted to Canada because of their high level of labour market skills. Finally, labour market integration is examined over the first two years in Canada, broadly defined as the 24 to 28 months between landing and the time of the second LSIC interview. The vast majority (80%) of prime working-age immigrants found employment during their first two years in Canada, and most worked for more than one year. Of those who found employment, 42% obtained a job in their intended occupation. This was the case for about half (48%) of principal applicants in the skilled worker category.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,297
Score d'incertitude au seuil0,190

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,254 · 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 tête enseignante, 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

Citations37
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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