The Race for Talent: Highly Skilled Migrants and Competitive Immigration Regimes
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Notice bibliographique
Résumé
The United States has long been the ultimate IQ magnet for highly skilled migrants. But this trend has changed dramatically in recent years. Today, the United States is no longer the sole - nor the most sophisticated - national player engaged in recruiting the best and brightest worldwide. Other attractive immigration destinations, such as Canada, Australia, and the United Kingdom, have created selective immigration programs designed to attract these highly skilled migrants. Professor Shachar analyzes this growing competition among nations, referring to it as the race for talent. Whereas standard accounts of immigration policymaking focus on domestic politics and global economic pressures, Professor Shachar highlights the significance of interjurisdictional competition. This new perspective explains how and why immigration policymakers in leading destination countries try to emulate - or, if possible, exceed - the skilled-stream recruitment efforts of their international counterparts. These targeted migration programs increasingly serve as a tool to retain or gain an advantage in the new global economy. Indeed, countries are willing to go so far as to offer a talent for citizenship exchange in order to gain the net positive effects associated with skilled migration. Such programs are clearly successful, as evidenced by the increase in the inflow of highly skilled migrants to those countries. Simultaneously, emigrants' home nations have engaged in efforts to reap a share of the welfare-enhancing contributions generated by their highly skilled emigrants, including redefinition of the nation's membership boundaries. This consequence of the race for talent raises significant questions about the relations between citizenship and justice, as well as mobility and distribution, on a global scale. For the United States, which has traditionally enjoyed an unparalleled advantage in recruiting global talent, these new global challenges come at a difficult time. They compound long-standing problems in America's immigration system, which have only become more pronounced in the post-9/11 era.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle