L'effet des politiques sociales sur l'emploi des nouveaux immigrants à Montréal
Bibliographic record
Abstract
La question de l'insertion sur le marché du travail des immigrants est aujourd'hui devenue essentielle. Les dispositifs mis en place au Canada cherchent à favoriser la réarticulation entre immigration, marché du travail, protection sociale, formation et cohésion sociale. Cet article étudie l'insertion des immigrés sur le marché du travail québécois. Outre les caractéristiques individuelles, nous portons une attention particulière à l'impact de l'environnement macroéconomique et des politiques sociales de redistribution sur la probabilité de sortie d'un épisode de non-emploi de ces immigrants. Nos résultats montrent que les immigrés forment un groupe hétérogène du point de vue de leurs caractéristiques individuelles et de leur employabilité. Certains restent marginalisés sur le marché du travail. C'est le cas notamment des femmes, des migrants âgés et dans un premier temps des moins qualifiés. L'assurance chômage et les prestations sociales jouent négativement sur la sortie de l'épisode de non-emploi. Le taux de chômage local exerce un effet significativement négatif sur la probabilité d'avoir un emploi et touche essentiellement l'emploi des immigrants peu qualifiés.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".