Bibliographic record
Abstract
Le fait de ne parler ni anglais ni franA§ais constitue souvent un obstacle important pour un emploi et un revenu rA©munA©rateurs au Canada et, selon une A©tude intitulA©e « Effets de la proximitA© linguistique sur l’assimilation professionnelle des immigrants hommes » (Rapport de recherche du RCCMTC no 144) par Alicia Adsera (UniversitA© Princeton) et Ana Ferrer (UniversitA© de Waterloo), la proximitA© linguistique, A savoir le degrA© de similitude linguistique entre la langue maternelle de l’immigrant et la langue du pays de destination, a au fil du temps un impact significatif sur l’A©volution du contenu des compA©tences professionnelles des emplois tenus par les immigrants, et peut aussi avoir des effets sur leurs salaires. La sA©lection et l’acceptation au Canada d’immigrants de plus en plus instruits depuis les annA©es 1990 n’a pas entraA®nA© une hausse importante de leurs revenus, tel qu’on aurait pu l’espA©rer compte tenu de l’informatisation croissante sur le milieu de travail qui aurait augmentA© l’importance des capacitA©s cognitives extraordinaires. Dans une A©tude intitulA©e « L’A©volution technologique, la baisse des rA©sultats pour les immigrants et les implications pour l’inA©galitA© des revenus au Canada » (Rapport de recherche du RCCMTC no 145), les membres affiliA©s du RCCMTC Casey Warman (UniversitA© Dalhousie) et Christopher Worswick (UniversitA© Carleton) indiquent que l’A©loignement marquA© des pays traditionnels de provenance des immigrants, pays oA¹ l’anglais A©tait assez rA©pandu (tel qu’en Europe de l’Ouest), vers des pays non traditionnels oA¹ les immigrants auraient eu beaucoup moins de contact avec l’anglais (tel qu’en Asie), a pu rA©sulter en un tassement des revenus des immigrants, malgrA© l’accueil d’immigrants de plus en plus instruits.
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 | 0.004 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".