L’évolution de la qualité d’emploi des immigrants du Canada par rapport aux natifs : une comparaison interprovinciale
Bibliographic record
Abstract
Il est bien connu que les immigrants rencontrent plusieurs difficultés d’intégration dans le marché du travail canadien. Notamment, ils gagnent des salaires inférieurs aux natifs et ils sont plus susceptibles que ces derniers d’occuper des emplois précaires ou pour lesquels ils sont surqualifiés. Dans cette recherche, nous avons traité de ces trois problèmes sous l’angle de la qualité d’emploi. À partir des données des recensements de la population de 1991 à 2006, nous avons comparé l’évolution de la qualité d’emploi des immigrants et des natifs au Canada, mais aussi au Québec, en Ontario et en Colombie-Britannique. Ces comparaisons ont mis en évidence la hausse du retard de qualité d’emploi des immigrants par rapport aux natifs dans tous les lieux analysés, mais plus particulièrement au Québec. Le désavantage des immigrants persiste même lorsqu’on tient compte du capital humain, des caractéristiques démographiques et du taux de chômage à l’entrée dans le marché du travail. La scolarité, l’expérience professionnelle globale et les connaissances linguistiques améliorent la qualité d’emploi des immigrants et des natifs. Toutefois, lorsqu’on fait la distinction entre l’expérience de travail canadienne et l’expérience de travail étrangère, on s’aperçoit que ce dernier type d’expérience réduit la qualité d’emploi des immigrants. Dans ces circonstances, nous trouvons incohérent que le Canada et le Québec continuent à insister sur ce critère dans leur grille de sélection des travailleurs qualifiés. Pour valoriser les candidats les plus jeunes ayant peu d’expérience de travail dans leur pays d’origine, nous suggérons d’accroître l’importance accordée à l’âge dans ces grilles au détriment de l’expérience. Les jeunes, les étudiants étrangers et les travailleurs temporaires qui possèdent déjà une expérience de travail au Canada nous apparaissent comme des candidats à l’immigration par excellence. Par contre, les résultats obtenus à l’aide de la méthode de décomposition de Blinder-Oaxaca ont montré que l’écart de qualité d’emploi entre les immigrants et les natifs découle d’un traitement défavorable envers les immigrants dans le marché du travail. Cela signifie que les immigrants sont pénalisés au chapitre de la qualité d’emploi à la base, et ce, peu importe leurs caractéristiques. Dans ce contexte, la portée de tout ajustement aux grilles de sélection risque d’être limitée. Nous proposons donc d’agir également en aval du problème à l’aide des politiques d’aide à l’intégration des immigrants. Pour ce faire, une meilleure concertation entre les acteurs du marché du travail est nécessaire. Les ordres professionnels, le gouvernement, les employeurs et les immigrants eux-mêmes doivent s’engager afin d’établir des parcours accélérés pour la reconnaissance des compétences des nouveaux arrivants. Nos résultats indiquent aussi que le traitement défavorable à l’égard des immigrants dans le marché du travail est plus prononcé au Québec qu’en Ontario et en Colombie-Britannique. Il se peut que la société québécoise soit plus réfractaire à l’immigration vu son caractère francophone et minoritaire dans le reste de l’Amérique du Nord. Pourtant, le désir de protéger la langue française motive le Québec à s’impliquer activement en matière d’immigration depuis longtemps et la grille de sélection québécoise insiste déjà sur ce critère. D’ailleurs, près des deux tiers des nouveaux arrivants au Québec connaissent le français en 2011.
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) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".