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Enregistrement W2748229737

European Union and International Migrations

2005· article· fr· W2748229737 sur OpenAlexaboutno aff
Fredérić Docquier, Olivier Lohest, Abdeslam Marfouk

Notice bibliographique

RevueRevue économique · 2005
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration and Labor Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBrain drainEuropean unionEmigrationImmigrationHuman capitalEconomic shortageDemographic economicsEducational attainmentEu countriesDevelopment economicsEconomicsInternational economicsPolitical scienceInternational tradeEconomic growth
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper builds on a new data set measuring emigration stocks and rates by educational attainment for all the world countries and most dependent territories in 1990 and 2000 (Docquier and Marfouk [2005]). We analyze the impact of the European Union on the international mobility of skilled workers. Compared to other oecd countries, the average skills of eu 15 immigrants are low. However, by attracting an important proportion of African migrants, the eu 15 plays an important role in the brain drain debate. The eu 15 is an important source of brain drain for countries which are strongly concerned by human capital shortages. This result is confirmed by Kernel density estimates. Regarding exchanges of skilled workers with the other traditional immigration countries, the eu 15 experiences a large deficit. This deficit is compensated by importing human capital from developing countries. On the whole, the net effect is very small compared to the large gains observed in the us, in Canada and Australia.Classification JEL: F22, 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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,967
Score d'incertitude au seuil0,965

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,235 · 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'étudeSans objet
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
Publié2005
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