A la poursuite de la reussite au Canada et aux Etats-Unis : Les determinants des resultats sur le marche du travail des enfants d'immigrants
Bibliographic record
Abstract
Le present document passe en revue les recherches recentes sur les determinants des resultats sur le marche du travail des enfants d'immigrants au Canada et aux Etats-Unis. De nouvelles recherches sur les resultats obtenus au Canada y sont aussi presentees. Globalement, et en l'absence de variables de controle, les resultats sur le marche du travail de la deuxieme generation, soit les enfants d'immigrants, sont egaux ou superieurs a ceux de la troisieme generation et des generations subsequentes, soit les enfants de parents nes au Canada. Toutefois, la situation differe quelque peu lorsqu'on tient compte des niveaux d'etudes superieurs et du lieu de residence de la deuxieme generation : aux Etats-Unis, l'avantage de la deuxieme generation en ce qui a trait aux resultats sur le marche du travail disparait; au Canada, chez les membres de deuxieme generation d'un groupe de minorite visible, l'avantage devient marginalement negatif. Les differences liees aux resultats selon le groupe ethnique ou la region d'origine sont importantes dans les deux pays. Les determinants importants de l'ecart au chapitre des gains entre la deuxieme generation et la troisieme generation ainsi que les generations subsequentes comprennent le niveau de scolarite, qui est a l'origine de pres de la moitie de l'ecart, le lieu de residence, l'origine ethnique, le degre de et la mobilite au chapitre de la scolarite et des gains entre les immigrants et leurs enfants.
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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
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".