Croissance, inégalités et pauvreté : le cas des immigrants au Canada
Notice bibliographique
Résumé
Using census data from 1991 to 2006, we analyze the dynamic of inequality and poverty among immigrants in Canada. Our results show that these immigrants have seen their economic situation deteriorate and dynamics of low income, poverty traps and major inequalities persist in successive cohorts. Despite a level of education increased, the return to human capital has decreased between 1996 and 2006. Like most immigrants derive most of their income from the labor market, employment levels and wage distribution play a role in income distribution and economic welfare of immigrants À l'aide des données de recensement de 1991 à 2006, nous analysons la dynamique de l'inégalité de revenu et de la pauvreté des nouveaux immigrants au Canada. Nos résultats montrent que les nouveaux immigrants ont vu leur situation économique se détériorer et une dynamique de faible revenu, de « trappes à pauvreté » et d'inégalités importantes persiste chez les cohortes successives. Malgré un niveau de scolarité en hausse, le rendement de leur capital humain a diminué entre 1996 et 2006. Comme la plupart des immigrants tirent la plus grande partie de leur revenu du marché du travail, les niveaux d'emploi et la répartition des salaires jouent un rôle primordial dans la répartition du revenu et le bien-être économique des immigrants
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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».