Improving the U.S. Immigration System: Lessons Learned from the Diversity Visa, Family, and Merit-Based Immigration Programs
Notice bibliographique
Résumé
The U.S. immigration system is the subject of an ongoing debate regarding necessary reforms to protect American national security and benefit all Americans economically. This thesis asks two questions: (1) How should the current U.S. immigration system be improved to address existing economic and national security concerns presented by legal immigration?, and (2) What elements from existing U.S. legal immigration programs, as well as from Canada’s and Australia’s legal immigration programs, can the United States incorporate in its revamped immigration policies? This thesis conducted a comparative analysis of the U.S. diversity immigrant visa and family-based immigration programs and existing merit-based immigration systems in Canada and Australia. The inquiry identified which of the aforementioned immigration programs have had a positive effect on their respective countries’ economies, based on levels of education and unemployment rates, and which immigration policies have resulted in fewer terrorist attacks by immigrants who come to each country, via relevant noted programs. This thesis found that although the U.S. diversity immigrant and family-based immigration programs are not perfect, they serve an important purpose and can be improved. This thesis recommends, among other things, introducing points-based human capital criteria into family-based immigration and instituting a five-year review of the U.S. immigration system.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».