Notice bibliographique
Résumé
The sharply increasing immigration to Western Europe in recent years has been accompanied by a growing interest in the size and composition of the future number of immigrants. This interest is based on reasons ranging from racism, xenophobia and other reasons for opposing immigration, to concerns about the integration of immigrants into society and the effects of immigration on the economy. Attempts to project the population of immigrants face a number of challenges such as ethical issues, definition of immigrants, modelling, data needs and as-sumptions about future migration flows, fertility behaviour, etc. This paper presents the choices made on some of these issues in the projection of the immigrant population of Nor-way. Projections of immigrants or other ethnic or minority populations have also been made in sev-eral other countries, including Denmark, The Netherlands, Sweden and Austria. Definitions and methodology vary and depend partly on the issues of interest but also on the data avail-ability. Countries with good administrative registers, such as the Nordic countries and The Netherlands, have focused on data that are available in the registers, such as country of origin or birth. In other countries projections have been made by ethnicity/race (USA and Canada) and religion (Austria). Statistics Norway has made projections of the immigrant population in 2005 and 2008 and will publish a new set in June 2009. The immigrant population is defined by country of birth. Persons born in Norway of parents born abroad have also been included. This paper presents the methodology, data and major projection results. We found that the most sensitive factor in the projections is the assumption about the future net immigration. We have, therefore, estimated an economic model of migration to Norway, which is presented here. Finally, we will discuss possible future extensions of the model.
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 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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».