Issue 09: Temporary Migration Policy, Trends, and Ontarioâs Economy: 2000-2012
Notice bibliographique
Résumé
Ontario is unique when it comes to international migration in Canada. It is the leading province in overall flows, including individuals participating in the temporary foreign workers (TFWs) program. Employers hire TFWs on a contractual basis to work here, and from 2000 to 2012, about 800,000 came to Ontario – representing 40% of Canada’s total TFWs. Despite their growing numbers, economic importance, and the rapidly changing landscape of federal immigration policy, there is little work looking at the Temporary Foreign Worker Program or its economic impact on the province. In this research, we found that employers in specific industries, like agriculture, senior business management, and childcare, tended to hire TFWs and did so through specific parts of the Program. Our preliminary results show that the influx of TFWs was statistically associated with shorter job tenure, higher Employment Insurance receipts, and increases in wages in some jobs, but lower wages in others. These effects are particularly significant in industries with large numbers of TFWs. So while TFWs undoubtedly contribute to Ontario’s overall economic development, more research should be done to understand their specific economic effects on particular industries and demographics. This is especially important given the provincial responsibilities in labour, health and education, which federal immigration policy directly impacts.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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.
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 ».