Balancing Immigration Disparities in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Canada’s immigration system is globally recognized for its merit-based approach and commitment to multiculturalism; however, recent trends reveal a growing imbalance in permanent resident visa allocations by country of origin, particularly the overrepresentation of Indian nationals compared to other major source countries like the Philippines, China, and Nigeria. This capstone project investigates the extent and causes of these disparities. It analyzes immigration data from 2015 to 2024 in conjunction with Canadian policy shifts, including changes to Express Entry, the Post-Graduation Work Permit (PGWP), and the Comprehensive Ranking System (CRS).Using a mixed-methods approach focused on both quantitative data and policy analysis, this study compares the impact of Canadian immigration policies across the top four source countries for immigration to Canada. Immigration, Refugees and Citizenship Canada (IRCC) and Statistics Canada data were used to examine trends by immigration stream, including economic, family, and refugee streams, while also considering demographic indicators such as language proficiency and education levels. The findings suggest that the permanent resident intake spikes align with policy changes to immigration pathways like Express Entry, the PNP, and the PGWP which prioritize candidates who have high proficiency in English, Canadian work or study experience, and recognized credentials. These characteristics are disproportionately common among applicants from India, many of whom arrive in Canada as international students or skilled workers. Subsequently, they often score highly in the CRS and, as such, are more likely to be selected for permanent residency compared to applicants from countries with less access to Canadian education or English language classes.External factors, such as U.S. visa restrictions and changing socioeconomic conditions in source countries, were also assessed but found to be insufficient to explain the disparity. To promote equity within the system and maintain Canada’s multiculturalism objectives, this paper proposes policy reforms such as federally managed per-country caps on immigration and modification of the CRS to ensure more equitable access for applicants from countries with diverse educational systems. The project concludes that without intervention, these structural biases risk undermining Canada’s diversity goals and the legitimacy of its immigration system.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».