Employment disadvantage of immigrants and visible minorities: Evidence from three Canadian surveys
Notice bibliographique
Résumé
This thesis examines the workplace disadvantages faced by immigrant and visible minority workers in Canada. Chapter one presents a broad overview of the research context and provides background information on the characteristics of Canadian immigrants and the current state of knowledge on the employment integration of immigrants and visible minorities. It also outlines each of the three studies in the subsequent chapters. Chapter two examines the income growth of newly arrived immigrants using longitudinal data. The results from this chapter indicate that while European immigrants experience a period of 'catch up' early in their Canadian careers, visible minority immigrants do not enjoy such a catch-up. This racial difference in recent immigrants' income growth is found to be caused by the fact that visible minority immigrants receive lower returns to education, work experience and unionization. Furthermore, visible minority recent immigrants face greater penalties for speaking a non-official first language than their white counterparts. Chapter three explores the subjective side of workplace discrimination. In particular, this chapter examines how actual experiences of disadvantage and expectations for equitable treatment influence visible minority workers' perceptions of discrimination at work. The findings from this chapter suggest that while both actual experiences and expectations for equity affect perceptions of discrimination, the latter may be more important than the former. Chapter four looks at post-migration educational investment among newly arrived immigrants and examines the effect of post-migration education on new migrants' labour market integration, as measured by earnings. This chapter finds a positive relationship between pre-migration human capital and post-migration educational investment, but no relationship between financial capital and post-migration education. Furthermore, this chapter finds that post-migration education does indeed improve new immigrants' earnings, particularly for immigrants whose foreign work experience is not recognized in Canada. Chapter five concludes the thesis with a brief synopsis of the empirical analyses. Policy implications and recommendations are also provided in this final chapter.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».