Bibliographic record
Abstract
L’essor continu de l’économie canadienne repose grandement sur l’immigration. Toutefois, le Canada a encore du chemin à faire pour assurer l’intégration des nouveaux arrivants sur le marché du travail. Notre recherche porte sur un moyen souvent considéré comme essentiel pour accomplir cette intégration : la formation liée à l’emploi. L’expression « formation liée à l’emploi » fait référence aux activités d’apprentissage en lien avec un emploi et parrainées par l’employeur. Nous avons deux objectifs. Le premier est de déterminer si les immigrants et les Canadiens de naissance ont les mêmes chances de participer à des activités de formation liée à l’emploi. Le deuxième est d’examiner l’effet du sexe et de la durée depuis l’immigration sur la probabilité qu’un immigrant participe à la formation liée à l’emploi. Notre analyse est de type quantitatif et utilise les données de l’Enquête sur l’éducation et la formation des adultes de l’année 2003, menée par Statistiques Canada. Concernant le premier objectif, il ressort de nos analyses que les travailleurs immigrants sont moins susceptibles que les Canadiens de naissance de participer à la formation liée à l’emploi. Même si d'autres études ont remarqué un écart semblable entre ces deux groupes, notre recherche a la particularité de contrôler l'impact de six variables qui, selon la littérature, affectent le niveau de participation à la formation liée à l’emploi. Cette particularité réduit la probabilité que la différence observée entre les immigrants et les Canadiens de naissance puisse être le résultat d'un facteur autre que le statut d'immigrant. Quant au deuxième objectif, notre étude montre que la durée depuis l'immigration augmente les chances qu'un immigrant participe à la formation liée à l’emploi. Néanmoins, la question concernant l'impact du sexe de l’immigrant demeure ouverte. En effet, à l’encontre de nos attentes, nous n’avons pas observé d’effet statistiquement significatif du sexe sur la relation entre le statut d’immigrant et la participation à la formation liée à l’emploi. Notre recherche permet d'attirer le regard sur un possible facteur modérateur qui mérite plus de réflexion de la part des chercheurs.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".