Explaining the earnings disadvantage of visible minority immigrants in Canada
Notice bibliographique
Résumé
This dissertation is manuscript-based. It contains an introduction, a literature review, a conclusion along with the four research papers that constitute its core. The four substantive papers reexamine the sources of earnings differences by race and immigration status in Canada. I address two major methodological issues in the relevant literature: the measurement of experience and the modeling of the relations between the factors known to influence earnings. Data from Statistics Canada's Workplace and Employee Survey (WES) was analyzed. The first two papers examine biases in the estimates of wage disparities due to error in the measurement of experience. They do so using two conventional estimation techniques: ordinary least squares (OLS) with dummy variables, and the Blinder-Oaxaca decomposition. The third and fourth papers explore deficiencies in OLS-based modeling techniques. The third paper does so by separately analyzing the relationships between racial and immigrant group statuses and access to job-related training, and then the relationship between statuses and training, on one hand, and earnings on the other. The final paper uses structural equation modeling to further examine the relationship between group status and earnings, this time explicitly incorporating the mediating effects of job types, and job-related training. The papers reveal that inadequate measurement of work experience results in overestimates of the wage disadvantage of visible minority immigrants. Furthermore, some of the wage disadvantage of this group stems from limited access to job-related training.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».