Chinese in the United States: growth, dispersal and integration
Notice bibliographique
Résumé
This chapter focuses on the Chinese population in the United States, which predominantly consists of first generation immigrants despite the long history of Chinese immigration in this country. We identify several important features of this population. First, its rapid growth, from less than a quarter million in 1960 (of whom a majority in fact were born in the US) to over 4 million in 2012 (60% foreign-born). Second, we look at the strong regional concentration. Almost entirely a West Coast population in the nineteenth century, nearly half of Chinese still live in the West, and about a quarter in the Northeast. The pattern is changing slowly, with some notable growth in the South. Third, the relatively high socio-economic status of this minority group, similar on average to other Asian immigrants, and outperforming non-Hispanic whites on some measures is examined. However a notable feature of Chinese in America, quite unlike other racial/ethnic groups, is its polarization – large shares with very high and very low incomes. These extremes reflect differences in immigrant origins, timing of arrival, and the conditions under which they entered the country. Finally we call attention to settlement patterns within the four metropolitan regions with the largest number of Chinese residents, emphasizing their high level of suburbanization, separation from other groups, and location in relatively advantaged enclaves in both cities and suburbs.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».