Paths to Permanence: Permit Categories and Earnings Trajectories of Workers in Canada's International Mobility Program
Bibliographic record
Abstract
La présente étude utilise la Base de données longitudinales sur l'immigration pour analyser les trajectoires de revenus des immigrants en deux étapes au Canada, dès leur permis de travail temporaire initial. L'objectif principal de la recherche est d'arriver à d'importantes conclusions sur la relation entre la catégorie de permis de travail temporaire et l'intégration au marché du travail des nouveaux arrivants et des nouvelles arrivantes. Axée sur les quatre sous-catégories principales de permis du Programme de mobilité internationale—titulaires d'un permis de travail postdiplôme, Permis de travail ouverts aux membres de la famille des travailleurs étrangers ou époux/épouses et conjoint·e·s de fait des titulaires d'un permis d’études, personnes mutées à l'intérieur d'une société ou programme vacances-travail—, la recherche explore la façon dont les résultats sur le marché du travail de ces divers titulaires de permis de travail temporaires se comparent à ceux des immigrant·e·s à une étape arrivant directement de l’étranger. Les conclusions mettent en relief les différences significatives dans les résultats sur le marché du travail au sein de la population immigrante, compte tenu de la catégorie de permis de travail précis avant la migration. Notamment, les personnes avec un permis de travail postdiplôme et les personnes mutées à l'intérieur d'une société ont des revenus initiaux plus élevés que les personnes sans permis de travail ou d’études préalables. À l'inverse, les participant·e·s au programme vacances-travail ont des revenus initiaux plus faibles et le revenu de titulaires de permis pour conjoint·e·s varie selon le genre. De plus, l’étude note diverses tendances en matière de croissance des revenus annuels dans le temps, associées à différents types de permis. On discute des conséquences de ces résultats en ce qui concerne les politiques. Note des rédacteurs : Le premier volume de Canadian Public Policy/Analyse de politiques a été publié en 1975. Ce volume-ci est le cinquantième. Pour commémorer cet événement, nous avons organisé une série de conférences qui sont publiées dans ce numéro spécial. La professeure Banerjee a donné cette conférence dans un webinaire organisé par la chaire d'excellence en recherche du Canada en migration et intégration en juin 2023.
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 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".