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Enregistrement W1571418159

Effects of Selection Criteria and Economic Opportunities on the Characteristics of Immigrants

2002· article· en· W1571418159 sur OpenAlexaffabout
Abdurrahman Aydemir

Notice bibliographique

RevueAnalytical Studies Branch Research Paper Series · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration and Labor Dynamics
Établissements canadiensStatistics Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmigrationEarningsSelection (genetic algorithm)Demographic economicsEstimationProduct (mathematics)Set (abstract data type)Variety (cybernetics)Process (computing)EconomicsPolitical scienceComputer scienceAccounting
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

International migration is a joint outcome of the individual's desire to migrate and the host country's selection process. First, the potential migrants apply to a host country, then the host country chooses migrants from the applicant pool. The theoretical focus of the earlier literature was centred on the desire to migrate, while the empirical literature focused on the actual migrants, while migration is the product of these two factors. The objective of this paper is to identify the components of this two-step, decision-making process Parameters in the migration model relate directly to policy instruments such as the points awarded for various characteristics. Given the parameter estimates of the model and the general analysis of immigration policy, a study of the factors determining the individual's decision to apply can be done in a way that has not been possible up until now. Using samples of migrants and non-migrants, the model is estimated for migration from two different source countries, the United States and the United Kingdom, to Canada. For migrants, a newly available longitudinal data set, the Longitudinal Immigration Database (IMDB), has been used. The richness of this database, which surveys immigrants to Canada over a long period and contains information on both their application and subsequent earnings, permits the investigation of a large range of questions that could not be fruitfully addressed before. Estimation of the two-step framework provides important insights on the effects of factors, such as education and income, that help establish this selection process.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,882
Score d'incertitude au seuil0,624

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,130
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,261 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations18
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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