The Effects of Activation: International Students’ Employment and Transitions to Permanent Residency in Canada
Notice bibliographique
Résumé
L'article analyse les effets des stratégies d'activation – ou des interventions politiques visant à encourager et à réglementer la participation au marché du travail – ciblant les étudiants étrangers pendant leurs études. Il analyse la Base de données sur la dynamique canadienne entre employeurs et employés (BDCEE) de Statistique Canada pour révéler qu'une plus grande proportion d'étudiants étrangers que d'étudiants locaux occupent des emplois et travaillent dans des secteurs caractérisés par la précarité pendant leurs études, une tendance amplifiée pour les étudiants étrangers provenant de pays d'origine à faible revenu. Ces tendances sont devenues plus marquées après 2014, lorsque le Canada a introduit un permis de travail hors campus automatique pour tous les titulaires d'un permis d'études. L'analyse révèle également que les étudiants étrangers qui travaillent dans des secteurs caractérisés par la précarité pendant leurs études sont moins susceptibles d'obtenir la résidence permanente en temps opportun. Alors que le Canada adapte son approche en matière de réglementation de la migration scolaire, ces résultats suggèrent que des interventions politiques supplémentaires sont souhaitables afin de mieux protéger les étudiants étrangers en tant que travailleurs, avant et après l'obtention de leur diplôme.
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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».