Les immigrants tres scolarises obtiennent-ils des resultats differents sur le marche du travail au Canada et aux Etats-Unis?
Bibliographic record
Abstract
On compare dans le present document les changements dans les salaires des nouveaux travailleurs immigrants titulaires d'un diplome universitaire au Canada et aux Etats-Unis au cours de la periode allant de 1980 a 2005 a ceux de leurs homologues nes au pays et a ceux des diplomes d'etudes secondaires (avantage salarial du diplome universitaire). Les salaires des nouveaux immigrants de sexe masculin titulaires d'un diplome universitaire ont diminue par rapport a ceux des titulaires d'un diplome universitaire nes au pays au cours de l'ensemble de la periode a l'etude au Canada, mais ont augmente entre 1990 et 2000 aux Etats-Unis. Les caracteristiques des immigrants arrivant au pays ont connu plus de changements au Canada qu'aux Etats-Unis au cours de la periode de 1980 a 2005. Par consequent, les changements dans la composition de la population immigrante ont eu un effet negatif plus grand sur les resultats des immigrants tres scolarises au Canada qu'aux Etats-Unis. Toutefois, meme une fois pris en compte ces changements dans la composition, la plupart des ecarts entre les gains relatifs des immigrants au Canada et des immigrants aux Etats-Unis se sont maintenus. L'avantage salarial du diplome universitaire dans le cas des nouveaux immigrants a ete a peu pres similaire dans les deux pays en 1980, mais etait considerablement plus grand aux Etats-Unis qu'au Canada en 2000, particulierement pour les hommes.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".