International Mobility of Skilled Labour: Analytical and Empirical Issues, and Research Priorities
Notice bibliographique
Résumé
The international mobility of skilled labour has become a key component of the global knowledge-based economy. Rising levels of foreign direct investment (FDI), international trade, research and development (R&D), technological advances and increased demand for skilled workers seem to have all contributed to an increase in the international mobility of skilled labour. Internationally mobile individuals are often found participating in industries that are largely knowledge-based and global in scope. As a result, it has become increasingly important that the economic policy discussion surrounding the international mobility of skilled labour must take into consideration the wide variety of ways the migration of skilled labour affects the economy. Numerous drivers, policy and non-policy induced, are at work. Attention must now turn towards the links between these movements and the institutions regulating them; the performance in the trade of goods and services; FDI; human capital formation and multinational enterprises location; and income convergence among countries. This paper provides an overview of the literature on four key issues surrounding the international mobility of skilled workers, while identifying potential directions for future research. First, global trends of recent international skilled migratory flows – magnitude and their composition in terms of underlying skills/education of migrants with a focus on Canada-US migratory flows. Second, fundamental (non-policy) drivers of the increased skilled migratory flows, especially among advanced countries. Third, economic costs and benefits associated with cross-country movement of skilled labour and the main factors conditioning these costs and benefits. Fourth, how policy has adjusted or should adjust to increased skilled labour mobility in the global economy?
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».