Notice bibliographique
Résumé
As the first in a trio of pieces devoted to incorporating immigration into policy models, this review of research on immigrant earnings trajectories brings to light several findings. Controlling for demographic and human capital characteristics, immigrants often start their U.S. lives at substantially lower earnings, but experience faster earnings growth than natives with comparable years of education and experience. The extent to which the earnings trajectories of immigrants and natives differ varies by country of origin, with the source-country's level of economic development being a key determinant of the size of the U.S.-born/ foreign-born difference. The earnings profiles of immigrants from economically developed countries such as Japan, Canada, or Western Europe resemble those of U.S. natives who are of the same age and education level. In contrast, the earnings of immigrants from developing nations tend to start well below those of U.S. natives with comparable education levels and experience, but rise more rapidly than their U.S. counterparts. Comparing the earnings profiles of immigrants of similar age, sex, and years of schooling, over time and across groups, a strong inverse relationship emerges between their initial earnings and their subsequent U.S. earnings growth. In other words, the lower (higher) the initial earnings are, the higher (lower) the earnings growth. These and other research results have important implications for the projection of immigrant earnings and emigration in microsimulation models, as discussed in the two articles following this one: (1) "Adding Immigrants to Microsimulation Models" and (2) "Incorporating Immigrant Flows into Microsimulation Models".
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».