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Record W2027969514 · doi:10.7202/602354ar

Immigration, langues et performance économique : le Québec et l’Ontario entre 1970 et 1995

2009· article· fr· W2027969514 on OpenAlexaffvenueabout
Gilles Grenier

Bibliographic record

VenueL Actualité économique · 2009
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicMigration and Labor Dynamics
Canadian institutionsUniversity of Ottawa
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette étude contribue à deux courants de littérature relativement distincts : l’intégration économique des immigrants et les liens entre les attributs linguistiques et les revenus au Canada. L’analyse porte sur deux provinces canadiennes, le Québec et l’Ontario, et utilise les microdonnées des cinq recensements canadiens de 1971, 1981, 1986, 1991 et 1996. L’échantillon est divisé entre les non-immigrants et les immigrants (et parmi ces derniers entre ceux originaires de l’Europe et des États-Unis et ceux originaires du reste du monde) et entre les personnes parlant le français, l’anglais ou une autre langue à la maison. Dans un premier temps, on fait des comparaisons de traitements et salaires moyens en fonction des attributs de langue et d’immigration. On constate que les revenus relatifs des immigrants ont diminué dans le temps. Par ailleurs, les francophones ont amélioré leur situation économique, à la fois chez les immigrants et les non-immigrants, mais sans rattraper totalement les anglophones. Les personnes parlant des langues autres que l’anglais ou le français ont en général des revenus assez faibles. Dans un deuxième temps, on estime des régressions de gains pour voir les effets nets des attributs d’immigration et de langue. Les écarts entre francophones et anglophones sont plus faibles quand on ne considère que les effets nets, et en Ontario, ils sont même nuls ou en faveur des francophones. Une question intéressante concerne la performance économique des immigrants au Québec en fonction de leurs choix linguistiques. Les résultats montrent que les immigrants qui parlent français s’intègrent aussi bien que ceux qui parlent anglais. Malgré cela, il n’y a pas suffisamment d’immigrants qui s’intègrent à la communauté francophone pour assurer le maintien du poids démographique du français. L’auteur suggère que la politique canadienne d’immigration tienne compte de l’équilibre linguistique entre le français et l’anglais.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.080
Threshold uncertainty score0.577

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.005
Science and technology studies0.0040.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

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 head0.025
GPT teacher head0.259
Teacher spread0.234 · 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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

Citations4
Published2009
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