Canada’s Immigration Selection System and Labour Market Outcomes
Bibliographic record
Abstract
Dans cet article, nous examinons les différences que l’on observe, en matière de revenus et d’emploi, parmi les immigrants des différentes catégories, et nous établissons des liens avec le système de points. De plus, nous analysons les différentes approches que l’on utilise, selon la question que l’on pose au départ, pour étudier cette situation. Il existe des écarts notables, en matière de revenus et d’emploi, parmi les immigrants des différentes catégories, mais l’interprétation de ces différences varie de façon importante selon les façons dont les échantillons sont établis et selon les méthodes d’analyse utilisées. Comme on pouvait s’y attendre, les immigrants de la catégorie économique obtiennent, sur une longue période, les revenus les plus élevés ; toutefois, en matière d’emploi, la situation des immigrants des autres catégories est parfois comparable, sinon supérieure, à celles des immigrants de la catégorie économique – c’est en particulier le cas des réfugiés parrainés par le secteur privé, du moins à court terme.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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 teacher head, 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".