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Enregistrement W3123103308

Immigration And The Rate Of Population Mixing: Explorations With A Stylized Model

2016· preprint· en· W3123103308 sur OpenAlexaff
Frank T. Denton, Byron G. Spencer

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2016
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Labor, and Family Dynamics
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStylized factPopulationImmigrationDemographic economicsPopulation sizeEconometricsLeslie matrixGeographyEconomicsDemographySociology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Immigrants can mix with the population of a receiving country in various ways. We consider demographic mixing by which we mean cross-mating, and more particularly the bearing of children where one parent is of immigrant descent and the other is not - cross-parenting as we term it. We consider a hypothetical country with an initial stable population and introduce immigration. The results of cross-parenting are taken into account by identifying three separate populations within the overall total: non-immigrant population, immigrant population (immigrants and their descendants), and mixed population. We develop a stylized model to track the three populations, with interest focusing in particular on how the proportion of mixed population changes through time as it moves toward a steady state. The model has a stable projection (Leslie) matrix that holds for all three populations and moves them forward from generation to generation as each evolves in its own way. As cross-parenting occurs the resulting progeny are transferred from the other populations to the mixed population. The pattern of cross-parenting is determined in the first instance by a matrix representing preferences among the three populations and alternative preferential patterns are experimented with, ranging from complete isolation to indifference as to cross-parenting choices. However the matrix must be modified to recognize supply constraints imposed by the sizes of the available populations and a restricted least-squares procedure is employed to effect the modification while remaining as close as possible to the original preference pattern. Alternative rates of immigration are experimented with also.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,282 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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