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Enregistrement W1981287529 · doi:10.1111/j.0017-4815.2004.00245.x

Chinese Assimilation Across America: Spatial and Cohort Variations

2004· article· en· W1981287529 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueGrowth and Change · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration and Labor Dynamics
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAssimilation (phonology)ImmigrationMetropolitan areaEconomic geographyGeographyMainstreamDemographic economicsPolitical scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Portes and Borocz's (1989 ) segmented assimilation framework argued that the assimilation of immigrants into American society does not necessarily or automatically lead to similarity and equality with the mainstream culture. Instead, endowed human capital, the nature of immigration, and reception contextualize the process and potentially lead to differential outcomes. Recognizing that spatial differences in assimilation may also exist, the segmented assimilation framework is extended within this paper to include a more explicit recognition of geography's role in shaping the assimilation trajectory. The empirical analysis draws upon the 1980 and 1990 PUMS data files, and compares the assimilation trajectory of Chinese immigrants (excluding Hong Kong and Taiwanese origins) across the New York, San Francisco, and Los Angeles metropolitan areas. Based upon period of arrival and age in 1980 and 1990, measures of assimilation are compared across these three metropolitan areas, along with the role of internal migration in maintaining or decreasing assimilation differences. The analysis indicates that the progress of assimilation varies significantly over space, with spatial differences in measures of assimilation persisting over time, despite the role of internal migration. Reasons as to why this occurs are presented in the conclusion.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,307
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,286 · 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