Needs and presence of temporary migrant workers in the regions of Quebec (Canada): From public data to a unified database
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundDuring the recent years of labour shortage, many employers and employer associations have been calling for the recruitment of more temporary migrant workers (TMW) in the province of Quebec. The various programs, the needs expressed by employers, and the problems encountered by TMWs remain largely unknown to the structures that receive these workers (municipalities, Regional County Municipalities or RCM …) or help them (associations …). The real number of TMWs in each local territorial division (Administrative regions, RCM and municipalities) remains unknown. It is therefore difficult to develop welcoming policies or an inclusive framework that meets the needs of these populations.ObjectiveTo develop a more detailed knowledge of the presence of TMWs in Quebec and the needs expressed by employers.MethodsDesign of a unified database to elaborate a statistical portrait of the needs expressed by employers and the presence of TMWs in the province of Quebec by stream of the Temporary Foreign Worker Program (TFWP), by skill level, and by territory from 2017 to 2022. An exploratory data analysis to summarize the main characteristics of this longitudinal sample using statistical graphics and maps was conducted.ResultsThere are substantial differences between regions and their territories regarding the streams of the TFWP, occupations and skills needed. The data also illustrate the prominence of some companies who hire a large number of TMWs in the province of Quebec and the effect of the COVID-19 lockdowns.ConclusionOur analysis shows an increase of various types of TMWs in specific administrative regions and a gap in statistical data about workers from the TFWP for the organizing efforts of local environments (RCM, municipalities and their community sector) to respond to the needs of a growing number of these workers.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».