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Enregistrement W2625429508 · doi:10.1186/s40176-017-0091-5

International students, immigration and earnings growth: the effect of a pre-immigration host-country university education

2017· article· en· W2625429508 sur OpenAlexaffabout
Feng Hou, Yuqian Lu

Notice bibliographique

RevueIZA Journal of Development and Migration · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration and Labor Dynamics
Établissements canadiensUniversity of VictoriaStatistics Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmigrationEarningsDemographic economicsPopulationEarnings growthWork experiencePolitical scienceEconomicsLabour economicsWork (physics)DemographySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract While destination-country education provides many potential advantages for immigrants, empirical studies in Australia, Canada and the USA have produced mixed results on the labour outcomes of immigrants who are former international students. This study uses large national longitudinal datasets to examine cross-cohort trends and within-cohort changes in earnings among three groups of young university graduates: immigrants who are former international students in Canada (Canadian-educated immigrants), foreign-educated immigrants who had a university degree before immigrating to Canada and the Canadian-born population. The results show that Canadian-educated immigrants on average had much lower earnings than the Canadian-born population but higher earnings than foreign-educated immigrants both in the short run and in the long run. However, Canadian-educated immigrants are a highly heterogeneous group, and the key factor differentiating their post-immigration earnings from the earnings of the Canadian-born population and foreign-educated immigrants is whether they held a well-paid job in Canada before becoming permanent residents. Furthermore, an extra year of Canadian work experience or an extra year of Canadian education experience before immigration added only a small or no earnings gain after immigration for Canadian-educated immigrants. JEL Classification: J15, J24, J61

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil0,677

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations23
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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