Notice bibliographique
Résumé
We consider a bilingual country with immigration, where only agents who share the same language can produce together. Immigrants cannot communicate with each other nor with natives unless they learn to speak one of the two languages of the country. We model immigrants’choice of language. With an exogenous language composition of natives, immigrants tend to choose the language of the majority. Endogenising the choice of minority natives to become bilingual does not alter the set of production partners of other minority members but reinforces the incentives of the immigrants to learn the majority language. In order to learn the minority language, immigrants would require a larger subsidy the smaller the minority. Using Canadian language data from the 2001 Census at the city level, we show that the assimilation of anglophone minorities into French negatively and strongly depends on the size of the city’s anglophone minority, while the assimilation of francophone minorities into English is lower only when the number of Francophones is above a 5% threshold. In addition, the size of the anglophone group is the driving force in explaining immigrant assimilation in both types of cities: a larger anglophone minority deters immigrant assimilation into French in francophone cities, and a larger anglophone majority fosters immigrant assimilation into English in anglophone cities. Instead, the size of francophone minorities (respectively, majorities) does not reduce (respectively, increase) assimilation into English (respectively, French). Finally, overall assimilation displays the same pattern as immigrant assimilation. JEL classi…cation: F22, J 15
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».