Young children of Black immigrants in America : changing flows, changing faces
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This book examines the well-being and development of children in black immigrant families (most with parents from Africa and the Caribbean). There are 1.3 million such children in the United States. While children in these families account for 11 percent of all black children in America and represent a rapidly growing segment of the U.S. population, they remain largely ignored by researchers. To address this important gap in knowledge, the Migration Policy Institute's (MPI) National Center on Immigrant Integration Policy embarked on a project to study these children from birth to age ten. Chapters include analysis of the changing immigration flow to the United States; the role of family and school relationships in the well-being of African immigrant children; exploration of the effects of ethnicity and foreign-born status on infant health; and parenting behaviour, health, and cognitive development among children in black immigrant families. Contributors include Randy Capps (MPI), Dylan Conger (George Washington University), Cati Coe (Rutgers University-Camden), Danielle A. Crosby (University of North Carolina-Greensboro), Angela Valdovinos D'Angelo (University of Chicago), Elizabeth Debraggio (New York University), Fabienne Doucet (Steinhardt School of Culture, Education, and Human Development), Sarah Dryden-Peterson (University of Toronto), Angelica S. Dunbar (University of North Carolina-Greensboro), Tiffany L. Green (Virginia Commonwealth University), Megan Hatch (George Washington University), Donald J. Hernandez (Hunter College and City University of New York), Margot Jackson (Brown University), Kristen McCabe (MPI), Lauren Rich (University of Chicago), Amy Ellen Schwartz (New York University), Julie Spielberger (University of Chicago), and Kevin J. A. Thomas (Pennsylvania State University).
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle