From Temporary Foreign Workers to Permanent Residents: Differences in Transition Rates Among Work Permit Categories
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: In recent years, temporary foreign workers (TFWs) have not only played an important role in filling Canada's labour shortages and advancing Canada's broad economic and cultural interests but are also seen as a large source of permanent residents admitted to Canada. TFWs come to Canada through various work permit categories under the Temporary Foreign Worker Program (TFWP) and the International Mobility Program (IMP). This research uses the 2019 Longitudinal Immigration Database (IMDB) to examine the factors that predict the transition rates of TFWs admitted to Canada between 2005 and 2014. The results of this study show that the five-year cumulative transition rates of TFWs are strongly associated with their work permit categories. Further, this study reveals that age, skill level, and initial destinations significantly affect the transition rates of TFWs in Canada. Finally, we discuss the implications of these findings for economic immigration policy and make suggestions for future research. Résumé: Ces dernières années, les travailleurs étrangers temporaires (TET) ont joué un rôle important non seulement en comblant les pénuries de main-d'oeuvre au Canada et en faisant progresser les intérêts économiques et culturels du pays, mais sont également considérés comme une grande source de résidents permanents admis au Canada. Les TET viennent au Canada grâce à diverses catégories de permis de travail dans le cadre du Programme des travailleurs étrangers temporaires (PTET) et du Programme de mobilité internationale (PMI). Cette recherche utilise la base de données longitudinales sur l'immigration de 2019 (IMDB) pour examiner les facteurs qui prédisent les taux de transition des TET qui sont admis au Canada entre 2005 et 2014. Les résultats de cette étude montrent que les taux de transition cumulative quinquennal des TET sont fortement associés à leurs catégories de permis de travail. De plus, cette étude révèle que l'âge, le niveau de compétence et les destinations initiales comportent le taux de transition des TET au Canada. Enfin, nous discutons des implications de ces résultats pour la politique d'immigration économique et nous faisons des suggestions pour des recherches futures.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».