L'effet sur le salaire de l'adéquation formation-emploi chez les immigrants qualifiés au Québec
Bibliographic record
Abstract
Ces dernières années, le Québec a favorisé la venue d’immigrants qualifiés afin de combler un manque de main-d’oeuvre. Toutefois plusieurs signaux sur le marché du travail démontrent un important problème d’intégration rencontré par une majorité d’immigrants. Le degré d’intrégration peut être mesuré selon différents aspects notamment au niveau salarial. En ce sens, notre étude porte sur l’effet sur le salaire d’occuper un emploi dont la Classification Nationale des Professions (CNP) correspond au niveau académique d’un immigrant qualifié au Québec. Pour ce faire, en premier lieu nous développerons plusieurs modèles de régressions linéaires multiples, et ce, pour différents sous-groupes de notre échantillon. Par la suite, nous utiliserons la méthode d’appariement basé sur le score de propension développé par Rosenbum et Rubin en 1983. Nos résultats démontrent bel et bien un problème d’intégration des immigrants qualifiés au Québec. Toutefois, ceux qui réussissent à occuper un emploi pour lequel ils sont qualifiés perçoivent un salaire représentatif de leurs compétences.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".