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Enregistrement W1822763094 · doi:10.1177/0042098012443859

Testing and Extending the Escalator Hypothesis: Does the Pattern of Post-migration Income Gains in Toronto Suggest Productivity and/or Learning Effects?

2012· article· en· W1822763094 sur OpenAlexaffabout
K. Bruce Newbold, W. Mark Brown

Notice bibliographique

RevueUrban Studies · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban, Neighborhood, and Segregation Studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetropolitan areaProductivityDemographic economicsLabour economicsUrban hierarchyEconomicsEconomies of agglomerationHierarchyEconomic geographyGeographyEconomic growthSociologyDemographyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Workers earn incomes that are significantly higher in large metropolitan areas as compared with other locations in the urban hierarchy, reflecting both agglomeration economies and variation in the composition of skills and abilities across space. What benefits accrue to in-migrants to large urban areas? Fielding’s concept of the escalator region provides one way to evaluate the role of large metropolitan areas vis-à-vis the labour market, occupational mobility and migration. The purpose of this paper is to evaluate whether young adult migrants to Toronto aged 20–29 receive income benefits that are higher than those associated with other migrants or stayers. Results indicate that Toronto in-migrants receive an income benefit consistent with a productivity effect that is greater than the income benefit received by migrants elsewhere in the system or those who did not migrate. However, it does not appear that migration leads to an acceleration in income gains.

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)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,979

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,270 · 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'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

Citations12
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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