MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4396531325 · doi:10.3138/cpp.2023-062

Paths to Permanence: Permit Categories and Earnings Trajectories of Workers in Canada's International Mobility Program

2024· article· fr· W4396531325 sur OpenAlexaffvenueabout
Rupa Banerjee, Laura Lam

Notice bibliographique

RevueCanadian Public Policy · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration and Labor Dynamics
Établissements canadiensUniversity of TorontoToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La présente étude utilise la Base de données longitudinales sur l'immigration pour analyser les trajectoires de revenus des immigrants en deux étapes au Canada, dès leur permis de travail temporaire initial. L'objectif principal de la recherche est d'arriver à d'importantes conclusions sur la relation entre la catégorie de permis de travail temporaire et l'intégration au marché du travail des nouveaux arrivants et des nouvelles arrivantes. Axée sur les quatre sous-catégories principales de permis du Programme de mobilité internationale—titulaires d'un permis de travail postdiplôme, Permis de travail ouverts aux membres de la famille des travailleurs étrangers ou époux/épouses et conjoint·e·s de fait des titulaires d'un permis d’études, personnes mutées à l'intérieur d'une société ou programme vacances-travail—, la recherche explore la façon dont les résultats sur le marché du travail de ces divers titulaires de permis de travail temporaires se comparent à ceux des immigrant·e·s à une étape arrivant directement de l’étranger. Les conclusions mettent en relief les différences significatives dans les résultats sur le marché du travail au sein de la population immigrante, compte tenu de la catégorie de permis de travail précis avant la migration. Notamment, les personnes avec un permis de travail postdiplôme et les personnes mutées à l'intérieur d'une société ont des revenus initiaux plus élevés que les personnes sans permis de travail ou d’études préalables. À l'inverse, les participant·e·s au programme vacances-travail ont des revenus initiaux plus faibles et le revenu de titulaires de permis pour conjoint·e·s varie selon le genre. De plus, l’étude note diverses tendances en matière de croissance des revenus annuels dans le temps, associées à différents types de permis. On discute des conséquences de ces résultats en ce qui concerne les politiques. Note des rédacteurs : Le premier volume de Canadian Public Policy/Analyse de politiques a été publié en 1975. Ce volume-ci est le cinquantième. Pour commémorer cet événement, nous avons organisé une série de conférences qui sont publiées dans ce numéro spécial. La professeure Banerjee a donné cette conférence dans un webinaire organisé par la chaire d'excellence en recherche du Canada en migration et intégration en juin 2023.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,274 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Public PolicyMême sujetMigration and Labor DynamicsTravaux en français237 207