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Enregistrement W7057292372

Income inequality between visible minorities and whites: A comparison between Quebec and the rest of Canada

2018· dissertation· en· W7057292372 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2018
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRest (music)InequalityEconomic inequalitySocial inequalityEthnic groupIncome distribution
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives. Studies that have examined wage differentials between visible minorities and whites living in Canada found that, even though most immigrants since the 1990s have had similar levels of educational attainment (even greater) relative to native-born Canadians, most have a lower income compared to the latter group, especially visible minority immigrants. Few of those studies, however, have examined income inequality experienced specifically by visible minorities, concentrating instead on immigrants overall. This constitutes an important gap in the literature given that visible minorities, both native-born and immigrants, are more likely to experience a wage gap with respect to native-born whites than white immigrants. In addition, only a small number of studies have taken a detailed look at income inequality experienced by visible minorities living in Quebec, compared to visible minorities living in the rest of Canada. This is an important limitation given that Quebec is one of the Canadian provinces where much of the conflict regarding the integration of individuals who might appear as different from the majority is occurring. Thus, this dissertation aims at addressing those lacunas by studying wage differentials between visible minority members and whites, comparing Quebec to the other Canadian provinces.Method. This dissertation uses the 2006 Census and 2011 National Household Survey and employ the Oaxaca-Blinder decomposition model in order to separate the wage gap into two parts: a part that can be explained by sociodemographic and human capital characteristics, and a part that cannot be explained by such observable characteristics and, thus, more likely due to discriminatory practices. Results. The first analysis demonstrates that there are significant wage differences between visible minority groups and white individuals in Quebec, but that these wage gaps are mostly explained by individual characteristics. However, unexplained portions of these wage gaps remain, potentially indicating the presence of discrimination. Moreover, the rest of the analyses show strong evidence that some minority groups who live in Quebec might be more financially disadvantaged than visible minorities living in the rest of Canada. However, the reason why Quebec has the largest wage gaps seem in large part because of the disadvantageous socio-demographic and human capital characteristics that visible minorities living in Quebec have. Conclusion. Findings reveal that most of these large gaps are explained by the fact that visible minorities who live in Quebec have characteristics that disadvantage them in the labor market. This might be related to Quebec’s immigration policies that differ slightly from the rest of Canada. Thus, social policies should concentrate even more on language training courses as well as other integration initiatives. However, findings also reveal the presence of discrimination in the province of Quebec when it comes to wage differentials, especially when it comes to the language and the nativity and duration status of visible minorities, which should be acknowledged as well.

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)0,001
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,194

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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