Making It in America: Social Mobility in the Immigrant Population
Notice bibliographique
Résumé
In his survey of research on social mobility and U.S. immigration, George Borjas underscores two insights. First, most immigrants are at a sizable earnings disadvantage, relative to native-born workers. Second, the earnings of different groups of immigrants vary widely. The children of immigrants "catch up" to native-born workers slowly. The jump in relative wages between the first and second generations is somewhere between 5 and 10 percentage points. Of particular concern is that the age-adjusted relative wage of both immigrants and second-generation workers has been falling--a trend with bleak implications for the children of immigrants. The wide ethnic variation in the earnings of immigrants has equally important implications. National origin groups from advanced economies, such as Canada, do much better in the U.S. labor market than those from poorer countries, such as Mexico. And the initial ethnic differences tend to persist. In rough terms, about half of the difference in relative economic status persists from one generation to the next. Thus a 20 percentage point wage gap among ethnic groups in the immigrant generation implies a 10 point gap among second-generation groups and a 5 point gap among third-generation groups. Again in rough terms, Borjas attributes about half of that persistence to the ethnic environment in which children are raised. Borjas cautions that the rate of social mobility that immigrants enjoyed over much of the twentieth century may not continue in the future. The employment sectors seeking immigrants today are unlikely to provide the same growth opportunities as did the rapidly expanding manufacturing sector a century ago. And in contrast to the many and diverse ethnic groups that made up early twentieth-century immigrants, the large ethnic groups of immigrants today may develop separate economies and social structures, in effect hindering their social mobility.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».