The Transformation of Canada's Temporary Foreign Worker Program
Bibliographic record
Abstract
Malgré les efforts répétés pour réduire sa taille, nous montrons que le Programme canadien des travailleurs étrangers temporaires (TÉT) a évolué de telle sorte depuis 2000 que les TÉT forment maintenant plus de quatre pour cent de la main-d’œuvre au Canada – une multiplication par cinq de leur proportion. Cette main-d’œuvre est de plus en plus spécialisée, dispose de permis de travail à long terme et est susceptible de demander la résidence permanence (RP). Bien que les cas de TÉT disposant déjà d’une expérience du marché du travail semblent être concentrés dans des marchés relativement compétitifs, 85 pour cent sont exemptés des critères d’offre d’emploi, et l’augmentation des permis émis sans critères d’offre d’emploi dépasse l’augmentation du nombre de TÉT qui demandent la résidence permanente//acquièrent le statut de résident permanent. Nous soutenons que le système doit montrer davantage de transparence en ce qui concerne, d’une part, les lieux et les emplois où se retrouvent les TÉT disposant de permis avec exemption des critères d’emploi, et, d’autre part, le suivi de leur taux de transition vers la résidence permanente.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| 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".