The Skills of Female Immigrants to Australia, Canada, and the United States
Notice bibliographique
Résumé
Census data for 1990/91 indicate that Australian and Canadian female immigrants appear to have higher levels of English fluency, education, and income (relative to natives) than do U.S. female immigrants. This skill deficit for U.S. female immigrants arises in large part because the United States receives a much larger share of immigrants from Latin America than do the other two countries. However, even among women originating outside Latin America, the proportion of foreign-born women in the United States who are fluent in English is much lower than among foreign-born women in Australia. Furthermore, immigrant/native education gaps are reduced but not eliminated by the exclusion of Latin American women from the analysis. In contrast, other evidence for men suggests that the gap in observed skills among male immigrants to the United States is completely eliminated when Latin American immigrants are excluded from the estimation sample (Borjas, 1993; Antecol, et al., 2001). The importance of national origin and the general consistency in the results for men (who are routinely subjected to the selection criteria of various immigration programs) and women (who are not) suggests that many factors other than immigration policy per se are at work in producing skill variation among these three immigration streams.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».