The High Costs of Caring: Measuring the Prevalence and Consequences of Birth-Related Career Interruptions for Immigrant Care Workers in Canada
Bibliographic record
Abstract
Le présent article examine la question de la prévalence et des conséquences du retrait du marché du travail du personnel immigrant des soins à autrui au Canada après la naissance d’un enfant. Les analyses ont été menées principalement à partir des données issues de la Base de données longitudinales sur les immigrants (BDIM) de 2009-2018, en comparant un échantillon de personnes immigrantes entrées au Canada par le biais du Programme des aides familiaux résidants/Programme des aides familiaux (PAFR) avec celui des personnes qui sont arrivées dans le cadre des programmes économiques ou au titre de la catégorie du regroupement familial. Les résultats démontrent que les immigrantes PAFR étaient les plus susceptibles d’avoir subi une interruption de carrière liée à la naissance d’un enfant au cours de cette période et qu’elles avaient en moyenne des réductions de revenu beaucoup plus grandes après l’interruption, malgré la pénurie actuelle dans le secteur des soins à autrui. L’article se termine par une discussion sur les changements potentiels de la politique fédérale visant remédier aux disparités existantes.
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 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".