Discrimination at Work: Comparing the Experiences of Foreign-trained and Locally-trained Engineers in Canada
Bibliographic record
Abstract
Cet article présente un compte-rendu des résultats d’une étude sur la discrimination que les ingénieurs formés à l’international subissent au Canada. Trois cents de ces derniers et deux cents diplômés au Canada ont participé à une enquête pour identifier la relation entre la race, la compétence linguistique et le lieu de formation d’une part, et l’accès à l’emploi dans le génie d’autre part. En plus d’évaluer les cas où les candidats ont trouvé un emploi dans leur domaine de qualification, nous avons cherché à comprendre comment ceux formés à l’international perçoivent la discrimination. Nos résultats montrent qu’il y a bel et bien une relation entre, d’une part, race, ethnicité et ce qui les trahit – la formation à l’étranger – et, d’autre part, la capacité de s’assurer un emploi en tant qu’ingénieur, ainsi que ce qui est perçu comme une discrimination. Dans le cas des nouveaux immigrants, nous avons constaté à quel point là où ils ont étudié permet de prédire s’ils pourront trouver du travail dans leur domaine du génie, quand des études au pays donnent considérablement plus de chances d’en obtenir un que des diplômes étrangers. L’évidence montre aussi que la race et l’ethnicité jouent un grand rôle quand un ingénieur postule un emploi en même temps que d’autres qui ont reçu leur formation au Canada.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.015 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".