An Investigation on Wage Penalties: The Effect of Foreign-Born Status on Employee Wages, Salaries, and Incomes in the United States and Canada
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates whether there is a wage penalty that negatively affects foreign-born employees in the United States and Canada, addressing the following two questions: (1) Does being a foreign-born employee result in a wage penalty in the United States and Canada? And if so, (2) How does this penalty differ across the two countries over time? With data collected from the Integrated Public Use Microdata Series (IPUMs), four separate multiple linear regression models are estimated to compare the presence of wage penalties across various industries and occupations. These analyses cover the following comparisons: the United States in 1990 and 2000, Canada in 1991 and 2001, the United States in 1990 and Canada in 1991, and the United States in 2000 and Canada in 2001. For each comparison, this study finds that individuals who identify as foreign-born to the country they are employed, face a wage penalty. These findings indicate that this specific status (foreign-born) correlates to lower wages compared to the average employee and suggests changes in immigration policy in both countries over time as potential explanations. These results are important for future consideration of wage and salary incomes to individuals in both countries, regardless of foreign and domestic-born status.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».