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Enregistrement W2148827108 · doi:10.1111/j.1747-7379.2003.tb00142.x

Institutional Structure and Immigrant Integration: A Comparative Study of Immigrants’ Labor Market Attainment in Canada and Israel

2003· article· en· W2148827108 sur OpenAlexaffabout
Noah Lewìn-Epstein, Moshe Semyonov, Richard A. Wanner

Notice bibliographique

RevueInternational Migration Review · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Ethnicity, and Economy
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmigrationEarningsDemographic economicsEducational attainmentDiasporaJudaismLabour economicsPolitical scienceEconomicsGeographyEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study focuses on the incorporation of immigrants from the former Soviet Union in two receiving societies, Israel and Canada, during the first half of the 1990s. Both countries conducted national censuses in 1995 (Israel) and 1996 (Canada), making it possible to identify a large enough sample of immigrants and provide information on their demographic characteristics and their labor market activity. While both Canada and Israel are immigrant societies, their institutional contexts of immigrant reception differ considerably. Israel maintains no economic selection of the Jewish immigrants and provides substantial support for newcomers, who are viewed as a returning Diaspora. Canada employs multiple criteria for selecting immigrants, and the immigrants’ social and economic incorporation is patterned primarily by market forces. The analysis first examines the characteristics of immigrants who arrived in the two countries and evaluates the extent of selectivity. Consistent with our hypotheses, Russian immigrants to Canada were more immediately suitable for the labor market, but experienced greater difficulty finding and maintaining employment. Nevertheless, immigrants to Canada attained higher-status occupations and higher earnings than their compatriots in Israel did, although the Israeli labor market was more likely to reward their investments in education.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,000
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 enseignants0,128
Score d'incertitude au seuil0,513

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,283 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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