Use it or lose it: The problem of labour underutilization among immigrant workers in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Canada is widely recognized as a desirable destination for new immigrants and all levels of governments are generally supportive of ambitious immigration targets set to help meet labour demand. Canada's immigration system is based primarily on human capital, selecting the world's most highly skilled newcomers. However, immigrants to Canada have often faced difficulty in attaining labour market outcomes commensurate with their knowledge and experience. In this analysis, we examine the paradox apparent in the Canadian immigration system—the selection criteria attract highly educated and skilled workers, yet many are not able to find employment opportunities that match their abilities—through the lens of the Labour Utilization Framework. Using data from the Canadian Labour Force Survey for the years 2006–2019 inclusive, we explore five different dimensions of skill underutilization or brain waste: involuntary part‐time work, minimum wage work, unemployment, over‐education (i.e., underemployment), and worker discouragement. Our results suggest that on all dimensions of labour underutilization measured in the study, immigrants are overwhelmingly at a disadvantage relative to their Canadian‐born, non‐Indigenous counterparts. We discuss the ethical implications of immigrant brain waste for both individuals and society and conclude by suggesting some possible policy responses to improve the utilization of immigrant talent 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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».