L’immigration et les revenus relatifs des femmes, des jeunes et des personnes peu scolarisées au Canada
Bibliographic record
Abstract
Le but de cette étude est d’examiner l’effet de l’immigration sur le marché de certains groupes de travailleurs canadiens désavantagés, soit les femmes, les jeunes travailleurs et les travailleurs peu scolarisés. L’analyse est faite à partir de micro-données des recensements de 1981 et 1986. Sur la base de leur répartition par secteur d’activité et par profession, les immigrants récents sont plus susceptibles d’être en concurrence avec les travailleurs canadiens désavantagés qu’avec les travailleurs avantagés. Cependant, une analyse des revenus de travail relatifs selon la région montre que la relation entre les écarts de revenus et la proportion d’immigrants n’est pas la même pour tous les groupes désavantagés. Plus particulièrement, les écarts de revenus entre hommes et femmes ont tendance à être plus petits dans les régions où il y a beaucoup d’immigrants que dans celles où il y en a peu. L’immigration ne semble donc pas avoir d’impact négatif sur le marché du travail des femmes et a peut-être même un effet positif. Par contre, les écarts de revenus entre les hommes jeunes et les hommes plus âgés sont plus grands dans les régions où il y a beaucoup d’immigrants que dans celles où il y en a peu. Il est donc possible que l’immigration ait affecté négativement les jeunes travailleurs de sexe masculin, quoique d’autres facteurs aient aussi pu jouer.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".