Caught in the Immigration Cross-Fire: The Changing Dynamics of Congressional Support for Skilled Worker Visas
Notice bibliographique
Résumé
This project examines the congressional politics associated with legislation on skilled foreign workers, specifically the H-1B visa which was created by the Immigration Act of 1990. It attempts to explain why legislative policies were successful on a small scale between 1998 and 2004 and completely unsuccessful after 2004. Specifically, this study is a longitudinal qualitative analysis that uses Krehbiel's pivotal politics model (1998), Cox and McCubbins' party politics models (2005; 2007), Sinclair's (2007) unorthodox lawmaking theory, and Gilmour's (1995) strategic disagreement model to explain four key periods of H-1B legislation: (1) the passage of the Immigration Act of 1990; (2) passage of stand-alone legislation from 1998 through 2002; (3) passage of legislation through the use of riders from 1998 through 2002: and (4) complete stalemate after 2004. Using polarization as the main independent variable to explain shifts in congressional behavior, this study attempts to explain why congressional behavior dramatically shifted from 1990 to date. It concludes with a comparison of similar policies in Canada and Australia in order to ascertain whether their legislative experiences on foreign skilled workers coincide or differ from that in the United States and attempt to understand why.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».