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Enregistrement W7038756539

Intégration des diplômés internationaux universitaires sur le marché de travail au Canada

2022· other· fr· W7038756539 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2022
Typeother
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEvolutionary Game Theory and Cooperation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationWorking populationStatistical analysisPaid work
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les étudiants postsecondaires s’attendent à obtenir un bon retour sur leur investissement après les études (Boudarbat et Montmarquette, 2009). Il en est de même pour les étudiants internationaux. Cependant, pour avoir accès à ce revenu potentiel plus élevé, il faut que l’intégration au marché du travail soit réussie par ces derniers. Le système actuel favorise l’immigration des individus au niveau éducatif élevé. Cependant, il n’assure pas l’intégration réussie dans le pays d’accueil, tant au niveau culturel, social ou économique (Kaushik et Drolet, 2018). La pénurie de main-d’œuvre et le vieillissement de la population au Canada accentuent les besoins de travailleurs internationaux venant s’établir ici. Grâce à notre système d’éducation, il est possible d’attirer et de retenir ces étudiants internationaux. Même si une éducation dans le pays d’accueil permet d’améliorer l’intégration, les immigrants font face à des défis plus importants que les nationaux lors de l’entrée sur le marché du travail (Heilbrunn et al, 2010). Donc, il devient crucial de cerner les facteurs qui permettent à ces internationaux d’obtenir un emploi après leurs études. Ainsi, la question qui demeure est : quels sont les facteurs qui influencent la durée avant d’obtenir le premier emploi auprès des diplômés universitaires internationaux au Canada? À cet effet, nous avons utilisé l’Enquête nationale auprès des diplômés de 2018. Cette enquête est produite par Statistique Canada et vise la cohorte de diplômés de 2015 au Canada. Nous utilisons ainsi plusieurs modèles probit et logit afin d’identifier les facteurs d’influence afin de répondre à notre objectif d’étude. Les résultats montrent l’importance du niveau d’études, du domaine, ainsi que du statut de l’étudiant, soit international ou national, parmi les facteurs qui influencent la durée avant l’obtention du premier emploi à la suite de la diplomation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,947
Score d'incertitude au seuil0,384

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,184 · 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
Publié2022
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Résumé présentoui

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