Notice bibliographique
Résumé
The development of many nations came about through the act of people migrating from one area to another and thus has been crucial to the formation of countries worldwide. Immigration policies are enacted to regulate who enters the country in efforts to keep economic stability and national security. In various periods throughout time, views and policies on immigration have shifted from more relaxed and accepting of immigrants to firmer and less accepting of immigrants. It is widely acknowledged that during times of economic prosperity and less world conflict, immigration policies tend to be more relaxed, and the opposite holds true in times of greater tension and greater economic struggle. In the past couple decades, we have seen the topic of immigration in the middle of controversial statements and have heard opposing arguments on the effects immigration can have on an economy. States vary on how "strict" the policies are and their overall requirements for admittance. Likewise, it is also important to note that states also vary on their main "pull factors," affecting the number of immigrants who desire to enter said country. For this research, I will be looking at the relationship between a country’s migrant stock, labor force, population growth rate, trade as a percentage of GDP and unemployment in regard to their effects on a country’s gross domestic product (GDP per capita). Specifically, the study looks at developed economies such as the United States, Japan, Canada, Spain, and China during the early 1990's to present in order to study how immigration has impact the countries' labor market and economic development. Overall, this study found that an increase in immigration ultimately leads to an increase in gross domestic product per capita and have little to no effect on unemployment rates.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 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 ».