L’insertion économique des diplômés universitaires du Québec selon l’origine de naissance et le genre : étude de l’enquête nationale auprès des diplômés
Notice bibliographique
Résumé
La difficulté d’évaluation de la qualité et de la conformité des diplômes obtenus à l’étranger revient comme un obstacle majeur dans les études antérieures sur l’insertion économique des immigrants au Québec, ce qui rend difficile l’interprétation des performances économiques des immigrants, en particulier dans l’accès à un emploi correspondant à leurs compétences. À travers cette étude, nous cherchons à mieux comprendre l’influence de l’origine de naissance et du genre sur l’insertion économique des immigrants diplômés universitaires du Québec, en comparant des groupes d’immigrants et de natifs qui ont tous obtenu leur diplôme au Québec. Pour ce faire, nous utilisons des données de l’enquête nationale auprès des diplômés (END) de 2018. Une variable permettant de connaitre la situation en emploi au moment de l’enquête est fournie et nous en avons créé une autre à partir de cette dernière et de la Classification nationale des professions (CNP) de 2016, afin de savoir si l’emploi occupé au moment de l’enquête est d’abord un emploi requérant un diplôme universitaire et s’il correspond de surcroît au niveau du diplôme obtenu en 2015. Une analyse descriptive nous a permis de brosser un portrait des diplômés universitaires en mettant en avant le rôle de l’origine de naissance et du genre. Viennent ensuite des modèles de régression log-log complémentaire (clog-log) qui permettent d’analyser la relation entre l’accès à l’emploi et l’origine de naissance selon le genre en ajustant les risques relatifs selon plusieurs variables de contrôle. Les résultats font état de difficultés d’occupation d’un emploi qualifié chez les immigrants d’origine autres qu’européenne ou américaine, en particulier chez les femmes. Ces difficultés ne peuvent être imputées à la non-conformité aux attentes locales des diplômes puisqu’ils ont tous été obtenus au Québec. Toutefois, les natifs n’ont pas invariablement les meilleures chances d’obtenir un emploi à la hauteur de leurs compétences, laissant entrevoir des effets de sélection variés selon les origines chez les immigrants. Plus précisément, les hommes provenant de l’Union européenne ou des États-Unis d’Amérique ont de meilleures chances en emploi que les autres groupes, y compris les natifs, peu importe le niveau de conformité de l’emploi avec le diplôme, alors que ce sont plutôt les femmes natives qui présentent un avantage sur les autres groupes de femmes. Les variables de contrôle permettent de vérifier si les vulnérabilités de certains groupes sont imputables à leur origine de naissance ou plutôt à leurs caractéristiques individuelles ou familiales comme l’âge, les statuts matrimoniaux, la présence d’enfants dans le ménage, ou encore la formation et le secteur d’activité vers lequel ils se sont dirigés.
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 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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».