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Enregistrement W7001694528

La différentiation des revenus du travail en fonction des groupes linguistiques au Québec, 2001

2006· other· fr· W7001694528 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2006
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCapital (architecture)Ain'tLinguistic analysis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

1.0 2.0 REVUE DE LA LITTÉRATURE Plusieurs approches peuvent être préconisées lorsque l'on utilise la langue comme caractéristique économique.L'approche de l'attribut ethnique, développée par Raynauld et Marion 2 , évoque que la langue maternelle d'un individu traduit sont appartenance à un groupe ethnolinguistique.Un groupe linguistique peut ainsi être dominant ou dominé.Il peut également pratiquer la discrimination ou la faire subir.L'appartenance à un groupe linguistique est utilisée comme facteur de choix par les employeurs.Il est à noter que cette approche néglige le fait que la langue est aussi un moyen de communication.L'approche monnaie et échange compare les échanges entre groupes linguistiques aux échanges de biens et services entre pays.Les obstacles linguistiques sont entre autre comparés aux coûts de transport et aux tarifs douaniers 3 .L'approche du capital humain est possiblement celle qui a le plus marqué les économistes de l'Amérique du Nord sur les questions linguistiques.Dans cette approche, la langue est traitée comme une caractéristique des individus, tout comme la scolarité et l'expérience.La langue se distingue toutefois des autres caractéristiques en ce sens qu'il s'agit d'un bien collectif; plus le nombre de personnes parlant une langue est important, plus la valeur de cette langue est grande (en autre pour des fins d'échange).L'approche de l'attribut ethnique et du capital humain, mise de l'avant par Vaillancourt 4 , considère la langue à la fois comme un attribut ethnique, qui détermine totalement ou partiellement l'appartenance à un groupe ou à une société, et comme un type de capital humain qui permet de communiquer et d'acquérir d'autres formes de capital humain.La langue qu'un individu préfère utiliser est donc considérée comme un attribut ethnique et un capital humain tandis que toute autre langue maîtrisée est uniquement considérée comme un capital humain.D'autre part, plusieurs études traitent de la différenciation de la rémunération en fonction des attributs linguistiques.Une synthèse de quelques unes de ces études est présentée dans les lignes qui suivent. 2

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,248

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,172
Écart entre enseignants0,167 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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