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Enregistrement W1533392571

Villes et croissance : Migration a Toronto - croissance du revenu associee au marche du travail des grandes regions metropolitaines

2012· article· fr· W1533392571 sur OpenAlexaboutno aff
W. Mark Brown, K. Bruce Newbold

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Languefr
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueRegional Economics and Spatial Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La presente etude porte sur le processus amenant les migrants a realiser des gains salariaux a la suite de leur migration; l'examen porte plus particulierement sur l'avantage associe a la migration vers des marches du travail metropolitains dynamiques et de grande taille, Toronto servant a cet egard de point de reference. On peut observer deux profils de gains distincts associes a la migration. Le premier correspond a une augmentation immediate du revenu du travailleur a la suite de la migration. Le second consiste en une progression acceleree du revenu apres la migration. Le gain immediat est associe a l'obtention d'un poste au sein d'une entreprise plus productive, ou encore a un meilleur appariement entre les competences et habiletes du travailleur et les taches associees a son poste. L'acceleration du gain de revenu est pour sa part rattachee a des processus qui exigent un certain temps, par exemple l'apprentissage ou le changement d'emploi au fil de la recherche d'une plus grande compatibilite entre travailleurs et entreprises. Notre evaluation porte ici sur l'hypothese que les economies reliees aux grandes regions metropolitaines permettent aux travailleurs de profiter au depart d'un avantage decoulant d'une hausse ponctuelle de productivite et/ou d'un processus dynamique permettant d'accelerer la progression de leur revenu grace a l'apprentissage et a un meilleur appariement. Divers ensembles de donnees et methodologies, y compris la methode de l'appariement par scores de propension, servent a evaluer les profils de progression du revenu associes a la migration a Toronto.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,524
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,207 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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