A Gap in Brain Gain for Emerging Countries: Evidence of International Immigration on Non-Resident Patents
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Immigration is a controversial topic that draws much debate. From a human sustainability perspective, immigration is disadvantageous for home countries causing brain drains. Ample evidence suggests the developed host countries benefit from immigration in terms of diversification, culture, learning, and brain gains, yet less is understood for emerging countries. The purpose of this paper is to examine the presence of brain gains due to immigration for emerging countries, and explore any gaps as compared to developed countries. Using global data from 88 host and 109 home countries over the period from 1995 to 2015, we find significant brain gains due to immigration for emerging countries. However, our results show that there is still a significant brain gain gap between emerging and developed countries. A brain gain to the developed host countries is about 5.5 times greater than that of the emerging countries. The results hold after addressing endogeneity, self-selection, and large sample biases. Furthermore, brain gain is heterogenous by immigrant types. Skilled or creative immigrants tend to benefit the host countries about three times greater than the other immigrants. In addition, the Top 10 destination countries seem to attract the most creative people, thus harvest the most out of the talented immigrants. In contrast, we find countries of origin other than the Top 10 seem to send these creative people to the rest of the world.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 découle