MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2018002811 · doi:10.1111/j.1747-7379.2008.00126.x

“No Thanks, We're Full”: Individual Characteristics, National Context, and Changing Attitudes toward Immigration

2008· article· en· W2018002811 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.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueInternational Migration Review · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Refugees, and Integration
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmigrationAffect (linguistics)IdeologyContext (archaeology)State (computer science)Demographic economicsImmigration policyPolitical sciencePolitical economyEconomicsSociologyGeographyPoliticsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper we examine how individual-level characteristics and national context affect attitudes toward immigration. Although many previous studies have compared attitudes toward immigration across countries, little attention has been paid to how attitudes may be affected by changes within a country over time. We take advantage of seventeen national Canadian Gallup surveys to consider how differences in national economic conditions and changing immigration flows affect attitudes and changes in attitudes between 1975 and 2000. While the state of the national economy affects attitudes this is not the case for the rate of immigration. Rather than affecting some groups more than others the state of the economy has a relatively uniform effect across groups. Our results also show that far from being a continuum, being anti-immigration and being pro-immigration are qualitatively different. Interest, ideology, and the national economy affect anti-immigration sentiments, but only ideology affects pro-immigration sentiments.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,647
Score d'incertitude au seuil0,999

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,284 · 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