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Enregistrement W2151047151 · doi:10.17169/fqs-7.3.142

Cultural Capital during Migration—A Multi-level Approach for the Empirical Analysis of the Labor Market Integration of Highly Skilled Migrants

2008· article· en· W2151047151 sur OpenAlexaffabout
Arnd‐Michael Nohl, Karin Schittenhelm, Oliver Schmidtke, Anja Weiß

Notice bibliographique

RevueForum: Qualitative Social Research (Freie Universität Berlin) · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Ethnicity, and Economy
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesEconomyEconomicsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The integration of highly qualified migrants into the labor market can be an opportunity for knowledge societies because their prosperity depends on the incorporation and improvement of cultural capital. In this paper we present a qualitative research approach with which we analyze on several levels how migrants make use of their cultural capital during their entry into the labor market: in addition to the biographical experience of migrants we analyze how this experience is embedded in milieus, social networks and self-organizations (meso-level) and structured by the macro-level of judicial regulations of immigration and labor market policies. Our empirical analysis is focused by the assumed importance of educational qualification and residence status during entry into the labor market. Four different groups of empirical cases, which differ with respect to the level of education, the place of its acquisition (at home or abroad) as well as to their residence status, are compared to each other. In order to study the contingencies of meso and macro-social contexts, labor-market integration will be examined in the context of Germany as well as in Canada, Great Britain and Turkey. URN: urn:nbn:de:0114-fqs0603143

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,130
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,346
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,122 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations30
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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