The Effects of Activation: International Students’ Employment and Transitions to Permanent Residency in Canada
Bibliographic record
Abstract
L'article analyse les effets des stratégies d'activation – ou des interventions politiques visant à encourager et à réglementer la participation au marché du travail – ciblant les étudiants étrangers pendant leurs études. Il analyse la Base de données sur la dynamique canadienne entre employeurs et employés (BDCEE) de Statistique Canada pour révéler qu'une plus grande proportion d'étudiants étrangers que d'étudiants locaux occupent des emplois et travaillent dans des secteurs caractérisés par la précarité pendant leurs études, une tendance amplifiée pour les étudiants étrangers provenant de pays d'origine à faible revenu. Ces tendances sont devenues plus marquées après 2014, lorsque le Canada a introduit un permis de travail hors campus automatique pour tous les titulaires d'un permis d'études. L'analyse révèle également que les étudiants étrangers qui travaillent dans des secteurs caractérisés par la précarité pendant leurs études sont moins susceptibles d'obtenir la résidence permanente en temps opportun. Alors que le Canada adapte son approche en matière de réglementation de la migration scolaire, ces résultats suggèrent que des interventions politiques supplémentaires sont souhaitables afin de mieux protéger les étudiants étrangers en tant que travailleurs, avant et après l'obtention de leur diplôme.
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".