Les résultats économiques des réfugiés et réfugiées d’Europe de l’Est admis au Canada entre 1990 et 2007 : une analyse longitudinale par catégorie d’immigration et région d’origine
Notice bibliographique
Résumé
Canada received more than 6 million immigrants from 1990 to 2007, of whom more than 500,000 were refugees fleeing the conflicts and persecution that plagued the world during that period. However, the labour market outcomes of Eastern European Refugees have not often been examined in detail. Using the Longitudinal Immigration Database (IMDB), this paper analyzes the early years of economic integration of Eastern European refugees admitted as permanent residents to Canada from 1990 to 2007, when they were aged 25 to 54. Particular attention is paid to Eastern European immigrants because Europeans are generally among those who demonstrate better economic outcomes in the country. Thus, this paper focuses on two key labour market indicators: employment rates and income levels. Labour market outcomes are then examined by immigration categories (government-assisted refugees, privately sponsored refugees and asylum seekers), region of birth, and gender. The results show that asylum seekers (both male and female) generally have an initial advantage on both economic indexes under analysis, but, relative to resettled refugees (those who are government or privately sponsored), this advantage fades over time. Additionally, we observe a significant variation in results depending on the region of origin and male refugees have higher economic participation than female refugees.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».