Attracting and retaining highly educated individuals: Two examples of immigration policies
Notice bibliographique
Résumé
Ensuring more favourable conditions for immigration and circulation of the most educated structures of the foreign-born population has been rapidly becoming one of the most important goals of immigration policies in the economically developed countries. The availability of human capital is the basic precondition for the continuous economic development of every country. Therefore, the aim of the paper is to examine two successful examples (USA and Canada) of legal solutions to immigration policies for attracting and retaining professionals and highly educated individuals. Their bases are embedded in public policies relating immigrants of the majority of countries, both traditionally immigrant countries and the ones that have turned into immigrant countries. The USA and Canada are selected because they had relatively simple and quick procedures for granting immigrant visas back in the 1990s, which enabled a significant number of our highly educated citizens to immigrate to these two countries after the breakup of the former Yugoslavia. Immigration to the USA is based on a system of preferences and it relies significantly on the selection of immigrants based on the needs of the labour market. Canada?s example shows how through efficient development and in a relatively short period of time, the immigration system has been perfected by scoring, i.e. assessing the potential of human capital as the basic precondition for selecting potential immigrants. At the same time, the rapid development of the multiculturalism policy has created opportunities for successful long-term integration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».