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Enregistrement W2562901458

MIGRATION IMPACT ON ECONOMICAL SITUATION

2016· article· en· W2562901458 sur OpenAlexaboutno aff
Virginia Cojocaru, Alexandru Gribincea

Notice bibliographique

RevueECONOMY AND SOCIOLOGY: Theoretical and Scientifical Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal Socioeconomic and Political Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScope (computer science)ImmigrationQuarter (Canadian coin)EconomicsShock (circulatory)Labour economicsGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents recent trends and flows of labor migration and its impact on economic and social life. Main aim of this research sets up the influence of the migration on the European economics and its competitiveness. Methods of research are: method of comparison, analysis method, method of deduction, method of statistics, modeling method. The economic impact of migration has been intensively studied but is still often driven by ill-informed perceptions, which, in turn, can lead to public antagonism towards migration. These negative views risk jeopardising efforts to adapt migration policies to the new economic and demographic challenges facing many countries. Migration Policy looks at the evidence for how immigrants affect the economy in three main areas: The labour market, public purse and economic growth. In Europe, the scope of labour mobility greatly increased within the EU/EFTA zones following the EU enlargements of 2004, 2007 and 2014-2015. This added to labour markets’ adjustment capacity. Recent estimates suggest that as much as a quarter of the asymmetric labour market shock – that is occurring at different times and with different intensities across countries – may have been absorbed by migration within a year

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,223 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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