The effect of lack of citizenship on the wages of low-skilled non-permanent resident workers in Canada
Notice bibliographique
Résumé
This dissertation explores the effects of lack of citizenship on the wages of low-skilled Non-Permanent Residents (NPRs) in Canada—a category that includes temporary foreign workers, refugee claimants, and people with temporary resident visas on humanitarian grounds. The dissertation uses the 2006 census and quantitative methods (cross-tabulation and regression analysis) to evaluate wage differences between low-skilled workers without citizenship and low-skilled workers with citizenship or permanent resident status. Differences are calculated at the industry sector level and occupation level. The analysis further considers a set of intrinsic characteristics of low-skilled workers (including sex, level of education, official language ability and country of birth) and their occupations (provincial location, rural/urban setting). Empirically, this dissertation confirms that there is a penalty attached to lack of citizenship for low-skilled workers. In absolute terms, low-skilled NPRs earn low wages. In relative terms, these NPRs earn less than both the Canadian-born and immigrants low-skilled workers employed in the same occupations. Among low-skilled NPRs themselves, the Canadian labour market exhibits a hierarchy of wages and labour experiences on the lines of workers' country of birth, province of residence, and rural/urban place of work. Among low–skilled workers born in the same country, wages improve when either citizenship or the rights attached to permanent residence are acquired. From a policy perspective, the dissertation identifies the policy origins and drivers of low wages among low-skilled non-citizens. The thesis makes the case for the relevance of quantitative outcomes analyzed through a critical social lens. From a theoretical perspective too, the dissertation also shows how the state as a biased broker (towards capital) facilitates the implementation of non-citizenship as a means to accessing cheap labour.
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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».