Y a-t-il discrimination à l’embauche des jeunes Maghrébins au Québec ? Résultats d’une expérience contrôlée à Montréal
Bibliographic record
Abstract
Pour comprendre les obstacles à l’embauche des Maghrébins, nous avons demandé à 162 personnes de se mettre dans la peau du recruteur d’une organisation et d’examiner des candidatures fictives provenant de Maghrébins et de Franco-Québécois. Les résultats indiquent qu’un Maghrébin a 29 % moins de chances d’être retenu pour un entretien d’embauche qu’un Franco-Québécois. 12, 5 % de l’écart observé pourrait être attribuée à de la discrimination, et l’écart restant au fait que les candidats maghrébins ont des connaissances en français et en anglais qui sont inférieures à celles de leurs concurrents. À l’étape suivante où se fait le choix du candidat à embaucher après les entretiens, les recruteurs font preuve d’une discrimination plutôt positive en faveur des candidats maghrébins qui se sont rendus à cette étape. Ainsi, le plus grand défi pour les candidats maghrébins consiste à décrocher un entretien d’embauche. Par ailleurs, les participants qui ont été sensibilisés aux dispositions de la Charte des droits et libertés et ceux qui ont été avisés du fait que leur organisation prône la diversité en emploi n’ont accordé aucune faveur aux candidats maghrébins. Même chose pour ceux qui ont suivi des formations en gestion des ressources humaines ou en gestion de la diversité.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".