Employment Equity and Access to Social Welfare for Illegalized Immigrants: An Inclusive Approach That Also Makes Economic Sense
Notice bibliographique
Résumé
The global English-language research on illegalized migrants and labour markets is dominated by U.S.-based studies, with limited attention to Canada and Europe. The literature identifies four main findings: Restrictive immigration policies over the past three decades have worsened illegalized immigrants’ labour market outcomes. Labour market impacts show that illegalized immigrants tend to raise earnings for native-born skilled workers, lower earnings for native-born unskilled workers, and have little effect on overall employment rates. Social welfare effects are positive at the national level but mixed at state, provincial, and local levels. Employer benefits stem from exploiting illegalized immigrants’ precarious status, which limits their ability to demand fair pay and conditions. Although these relationships have not been systematically studied in Canada, evidence from the U.S. and Europe suggests key policy directions for industrialized countries: Inclusion over exclusion: Governments should collaborate to create policies that integrate illegalized immigrants as equal members of society, including equitable access to social welfare programs. Fair labour standards: Policies like Canada’s Employment Equity Act should be amended to ensure employers provide fair wages and are held accountable for preventing exploitation. Community support: Until systemic change occurs, governments should fund community-based organizations that help illegalized immigrants access resources and build connections with labour market institutions—models like Chicago’s Latino Organization of the Southwest’s Economic Development Centre show how this can improve employment outcomes.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».