Langue et immigration : la connaissance des deux langues officielles comme atout sur le marché du travail
Notice bibliographique
Résumé
Cet article examine de manière temporelle les effets de la connaissance des langues officielles sur l’insertion économique de deux cohortes d’immigrants qui se sont installées dans la région métropolitaine de Montréal, l’une en 1989, l’autre en 2009. S’appuyant sur les données de la Base de données longitudinales sur l’immigration (BDIM), il vise plus spécifiquement à répondre à quatre questions : (1) quel est l’effet de la connaissance des langues officielles, français et anglais, sur l’insertion économique de ces immigrants? (2) Quelle langue est la plus favorable à leur insertion économique? (3) Que représente le bilinguisme comme atout économique? Et (4) comment a évolué l’importance du français comme facteur d’insertion économique depuis le début des années 1990 dans la région de Montréal? Les résultats montrent que la connaissance du français à l’arrivée des immigrants en 1989 et 2009 constitue un atout pour l’accès à l’emploi et l’amélioration du revenu d’emploi et que sa valeur augmente avec le temps. Ils montrent également une augmentation de la valeur de la connaissance de l’anglais à l’arrivée des immigrants en 2009 dans un contexte où le bilinguisme devient de plus en plus nécessaire dans un marché du travail plus ouvert sur l’international. La connaissance des deux langues officielles serait ainsi devenue un atout de plus en plus important sur le marché du travail montréalais.
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 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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».