Évolution des écarts entre les salaires des hommes francophones et anglophones âgés de 25 à 54 ans selon le bilinguisme au Nouveau-Brunswick de 1970 à 20001
Bibliographic record
Abstract
Cette étude mesure l’évolution du lien entre le salaire, l’appartenance linguistique et le bilinguisme au sein des groupes francophone et anglophone du Nouveau-Brunswick, de 1970 à 2000. La population visée est formée de salariés masculins de 25 à 54 ans ayant fréquenté l’école durant au moins neuf ans et occupant un emploi régulier et stable dans les secteurs secondaire et tertiaire. Cette population forme une population type pour l’analyse de l’évolution des inégalités entre les francophones et les anglophones au Canada. Trois tendances ont été observées dans la présente étude. De 1970 à 2000, un lien historique entre l’origine ethnolinguistique et le salaire se maintient au Nouveau-Brunwick. Il y a, de 1970 à 2000 toujours, un contraste entre un apport faible et non significatif du bilinguisme au salaire des anglophones et une forte rentabilité du bilinguisme pour les francophones. Par ailleurs, la proportion de francophones au sein de la main-d’oeuvre détenant un emploi régulier et stable a doublé de 1970 à 1990. Depuis cette date, cette proportion se situe à environ un tiers, soit l’équivalent du poids des francophones dans la population de la province.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| 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".