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Record W1158395682

Salaires relatifs des immigrants canadiens ayant fait des études universitaires selon les lieux et domaines d'étude

2014· article· fr· W1158395682 on OpenAlexaboutno aff
Shawn Jr Robertson

Bibliographic record

VenueuO Research (University of Ottawa) · 2014
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicMigration, Identity, and Health
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Ce mémoire étudie l’impact du lieu et du domaine d'étude sur les salaires des Canadiens de naissance et des immigrants qui ont fait des études universitaires. Les données proviennent du Recensement canadien de 2006 qui est le seul présentement disponible à avoir de l'information sur le lieu des études. Des comparaisons sont faites entre les Canadiens de naissance, les immigrants qui ont étudié dans un pays occidental et les immigrants qui ont étudié dans un pays non-occidental. Les résultats montrent que le lieu des études a un effet important sur le salaire. Les immigrants qui ont étudié dans un pays occidental ont tendance à avoir un salaire plus proche de celui des Canadiens de naissance que ceux qui ont étudié dans un pays non-occidental. De plus, la relation entre les salaires et les domaines d'étude change avec le lieu des études. Un domaine tel que celui de l'éducation, qui s'avère payant pour les Canadiens de naissance et les immigrants qui ont étudié dans un pays occidental, n'est pas payant pour les immigrants qui ont étudié dans un pays non-occidental. Dans une dernière section du mémoire, on cherche à savoir, pour les immigrants qui ont étudié dans un pays non-occidental, si la vitesse d’intégration au marché du travail canadien varie selon les domaines d'étude.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.448
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0070.007
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.059
GPT teacher head0.322
Teacher spread0.263 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2014
Admission routes1
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