English and French language ability and the employability of immigrants in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Both potential immigrants to Canada and policymakers in Canada continually compare and contrast the economic returns of immigrants' language ability and proficiency. They ask which of the two official languages has a higher economic return in terms of employment and earning. This study examines how ability and proficiency in Canada's two official languages, separately and/or jointly, influences immigrants' quick absorption into the labour market. Design/methodology/approach The study uses all three waves of the Longitudinal Survey of Immigrants to Canada (LSIC) and employs logistic regression on the relationship between employability, language ability/proficiency and various non-linguistic factors. Findings The study reports that language ability in French is as valuable as language ability in English for immigrants who are aspiring to work, full-time or part-time, when they arrive in Canada. The advantages of language ability and proficiency continue a few years after an immigrant's arrival. Using disaggregated speaking, reading and writing competencies, the authors observe that speaking proficiency in English has a greater impact on employability than reading and writing in English. Originality/value There are very few studies looking at the effects of language ability and proficiency on the employability of immigrants in countries with multiple official languages. Most studies are mainly focused on earning and not employability. This study is focused on employability, particularly in the context of Canada. Furthermore, this study specifically disaggregates the impact of speaking, reading and writing competencies in both languages on employment in Canada.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».