Resultats sur le marche du travail des femmes ayant immigre au Canada a titre de personne a charge d?un demandeur principal de la categorie de l?immigration economique
Bibliographic record
Abstract
Les programmes d’immigration économique sélectionnent les immigrants pour leur capacité perçue à intégrer le marché du travail canadien. Toutefois, ces programmes évaluent essentiellement les demandeurs principaux, qui sont surtout des hommes. Ces derniers cherchent à amener leurs conjointes et leurs enfants à charge. La présente étude examine les caractéristiques et les résultats sur le marché du travail des femmes qui sont arrivées à titre de conjointes de demandeurs principaux de la catégorie de l’immigration économique (catégorie économique). Leurs caractéristiques et les résultats observés sont comparés à ceux d’autres immigrants de la catégorie économique (demandeurs principaux de sexe masculin, féminin et conjoints masculins) et à ceux de femmes mariées qui sont arrivées dans la catégorie du regroupement familial (catégorie de la famille). La présente étude repose sur le couplage des données de l’Enquête nationale auprès des ménages de 2011 et celles de la base de données du Fichier des immigrants reçus. Elle est axée sur les immigrants économiques qui sont arrivés comme travailleurs qualifiés, candidats d’une province ou dans la catégorie de l’expérience canadienne.
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 | 0.003 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
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".