Rethinking the attractiveness of EU labour immigration policies : comparative perspectives on the EU, the US, Canada and beyond
Notice bibliographique
Résumé
Is Europe's immigration policy attractive? One of the priorities driving current EU debates on labour immigration policies is the perceived need to boost Europe's attractiveness vis-á-vis 'talented' and 'highly skilled' immigrants. The EU sees itself playing a role in persuading immigrants to choose Europe over other competing destinations, such as the US or Canada. This book critically examines the determinants and challenges characterising discussions focused on the attractiveness of labour migration policies in the EU as well as other international settings. It calls for re-thinking some of the most commonly held premises and assumptions underlying the narratives of ‘attractiveness’ and ‘global competition for talent’ in migration policy debates. How can an immigration policy, in fact, be made to be ‘attractive’ and what are the incentives at play (if any)? A multidisciplinary team of leading scholars and experts in migration studies address the main issues and challenges related to the role played by rights and discrimination, qualifications and skills, and matching demand and supply in needs-based migration policies. The experiences in other jurisdictions such as South America, Canada and the United States are also covered: Are these countries indeed so ‘attractive’ and ‘competitive’, and if so what makes them more attractive than the EU? On the basis of the discussions and findings presented across the various contributions, the book identifies a number of priorities for policy formulation and design in the next generation of EU labour migration policies. In particular, it highlights important initiatives that the new European Commission should focus on in the years to come.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».