The impact of the COVID-19 pandemic on the labour market outcomes of Indigenous persons living off-reserve in Canada
Notice bibliographique
Résumé
The recent COVID-19 pandemic had an impact on the labour force activity of many, but the effect of the crisis on the labour market outcomes of Indigenous peoples in Canada is relatively understudied. Using data from the master files of the Canadian Labour Force Survey (LFS), this analysis first considers the relative probability of four mutually exclusive labour force states: employed; unemployed; not in the labour force, but not discouraged; and not in the labour force due to being a discouraged worker. Differences in hours worked as well as earnings comparing Indigenous and non-Indigenous workers are then examined. The findings reveal that, regardless of the COVID-19 pandemic, Indigenous Canadians were relatively more likely to be either unemployed or not in the labour force (including being a discouraged worker) than to be employed as compared to their non-Indigenous counterparts. Indigenous workers earned roughly 3 percent less than their non-Indigenous counterparts. The earnings penalty experienced by Indigenous workers, was slightly smaller at the bottom of the wage distribution at 2 percent, increasing to roughly 3.3 percent at the top 90th percentile of the earnings function. During the COVID-19 period, while the risk of unemployment was lower for Indigenous persons, the risk of being a discouraged worker was even higher for Indigenous Canadians during the pandemic. Using an ad-hoc supplement to the LFS conducted by Statistics Canada in response to the pandemic, this study finds that Indigenous respondents were less likely than non-Indigenous respondents to either work from home or receive any form of Canada relief benefit from April 2020 to October 2021. The implications of these findings suggest a role for policy makers to improve access to funding supports for Indigenous workers and students seeking to pursue higher education to improve labour market outcomes. Additionally, employers play an important role in ensuring that Indigenous workers have fair access to job opportunities.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».