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Enregistrement W3095404939 · doi:10.1111/caje.12477

Immigrants’ net direct fiscal contribution: How does it change over their lifetime?

2020· article· en· W3095404939 sur OpenAlexaffvenueabout
Haozhen Zhang, Jianwei Zhong, Cédric de Chardon

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Economics/Revue canadienne d économique · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Care Issues
Établissements canadiensEngineers Without Borders Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmigrationDemographic economicsEntitlement (fair division)DemographySocial securitySurvey of Income and Program ParticipationEconomicsGeographySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Life‐cycle direct public fiscal contributions and transfers are studied using longitudinal income tax data from 1982 to 2016 and administrative files for immigrants landed in Canada from 1980 to 2016. Relative to a comparison group comprising the Canadian‐born and immigrants landed before 1980, immigrants since 1980 have a lower average net direct fiscal contribution (NDFC) during their working years due to their lower taxes and social security contributions but a higher average NDFC after 65 years of age because of reduced public pension eligibility and entitlement. Immigrants who landed at younger than 19 years old have much higher direct fiscal contributions than other age‐at‐arrival groups and reach their peak of contributions around 10 years earlier in life than other age‐at‐arrival groups. Immigrants whose age at arrival is above 65 have a less negative average NDFC than other age‐at‐arrival groups over the above‐65 life cycle. These life‐cycle age𠄁at‐arrival trajectories are stable for immigrants in different landing cohorts. We apply the life‐cycle estimates to project the present discounted value of lifetime NDFCs for immigrants who landed in 2016. For each landing age group, refugees and family class immigrants have negative or zero average present values of life‐cycle NDFCs, much below that of economic immigrants.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,513
Score d'incertitude au seuil0,968

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,189
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,084 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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