Notice bibliographique
Résumé
This article addresses two issues regarding Israeli emigrants. First, it focuses on their number and distribution in various destination countries; second, it deals with patterns of self-selection among emigrants, namely, the skill level of Israelis who select themselves to leave Israel for various destination countries. The findings suggest that Israeli emigration has increased in the past two decades, but that most of the increase was in the 1990s, and was due to the emigration of foreign-born Israelis, rather than the emigration of native-born Israelis. Based on the DIOC (Database on immigrants in OECD countries) about 164,000 Israeli-born emigrants, aged 15 years and over, resided in 25 OECD countries in 2000, suggesting that relative to other countries, the share of Israeli-born residing outside Israel is not high. Two-thirds of Israeli-born emigrants were in the US, and 85 percent in the Anglo-Saxon countries. The selectivity of Israeli emigrants, measured by education and occupation, is most positive in the Anglo-Saxon countries, especially the US, where the returns on skills are the highest. By contrast, the least skilled Israeli emigrants choose Scandinavian countries, where the labor markets are relatively rigid, and returns on skills tend to be the lowest. These findings are consistent with migration selectivity theory, which anticipates that high-skilled immigrants will choose destinations where their skills will be generously compensated. Finally, the results suggests that the educational selectivity of Israeli emigrants to the Anglo-Saxon countries (but not to Scandinavian countries) has improved in the late 1990s compared to the early 1990s.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».