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Enregistrement W2600274365 · doi:10.1186/s40176-017-0098-y

Immigration and the rate of population mixing: explorations with a stylized model

2017· article· en· W2600274365 sur OpenAlexaff
Frank T. Denton, Byron G. Spencer

Notice bibliographique

RevueIZA Journal of Development and Migration · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDemographic Trends and Gender Preferences
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmigrationStylized factPopulationMixing (physics)Demographic economicsEconometricsEconomicsGeographyDemographySociologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The integration or mixing of immigrants with non-immigrants is an important issue in many countries. There are various forms of mixing. We consider here cross-parenting, the bearing of children with one immigrant parent and one non-immigrant. Our objective is to model cross-parenting as a demographic process and investigate the rate at which such mixing could occur. We identify three populations within an overall total: non-immigrant, immigrant, and mixed. A model is constructed to track the three as they change and interact through cross-parenting. The populations evolve by simulation in accordance with a common stable projection matrix. However, as cross-parenting between immigrants and non-immigrants occurs, the progeny are transferred to the mixed population; the immigrant and non-immigrant populations are thus depleted by the transfers and the mixed population augmented in each generation. The transfers are governed by underlying preferences, but the preference pattern must be modified to recognize constraints imposed by differences in population size. A restricted least-squares procedure effects the modification so that the actual pattern is as close as possible to the preferred one. Simulations are carried out with alternative preferential patterns and rates of immigration. Of particular interest is the proportion of mixed population in the total in each generation and the final steady state. The paper develops a new framework and model to show the rate at which population mixing could occur under alternative assumptions about the immigration rate and preferences for cross-parenting. JEL Classification: J10, J15

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,626
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,249 · 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.

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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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