Intégration de travailleurs (im)migrants sous interdiction de changer d'employeur au pays : impact salarial sur les autres employés au sein des occupations affectées
Bibliographic record
Abstract
Les programmes de travailleurs étrangers temporaires (PTET) sont élaborés pour répondre à court terme aux difficultés de main d’œuvre du pays d’accueil à travers le recrutement de travailleurs immigrants sous certaines conditions. Au Canada, l’employeur désireux de bénéficier de ce programme doit obtenir l’approbation d’une évaluation de l’impact sur le marché du travail. Quant au travailleur étranger temporaire (TET), il lui faut un permis de travail qui précise son employeur. L’objectif de ces restrictions étant la protection de l’emploi des travailleurs locaux, il nous paraît utile d’étudier l’impact de ce programme sur le bien-être de ceux-ci. Nous modifions le modèle de recherche d’emploi d’Acemoglu (2001) pour étudier l’impact du PTET sur le salaire des natifs. Nous apportons deux changements majeurs : nous modélisons les types d’emploi au niveau des conditions de travail (bonnes ou mauvaises) et nous avons deux types de travailleurs, les natifs (libres) et les TET (non libres). Notre contribution est principalement théorique et nous montrons que le PTET pourrait accroître le chômage et baisser le salaire des natifs étant donné que l’augmentation de la fraction de TET induirait la création de plus de mauvais emplois. Nous avons également testé empiriquement nos prédictions. L’estimation d’un modèle de régression à effets fixes du salaire sur la fraction de TET donne un coefficient négatif mais non significatif aux seuils usuels. Cependant, le coefficient sur le premier retard de notre variable explicative d’intérêt est négatif et significatif ; ce qui montre que le salaire des natifs semble avoir un lien plus important avec le flux de TET du mois précédent. En revanche, nous obtenons des résultats négatifs contre-intuitifs pour le chômage et cela pourrait être dû à la qualité de nos données ou bien d’autres raisons qu’il serait utile d’explorer dans des travaux futurs. \n_____________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Programme des travailleurs étrangers temporaires, travailleurs natifs, employeur, emploi, asymétrie d’information, salaire, chômage.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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 teacher head, 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".