Contesting Inequality: The Impact of Immigrant Legal Status and Education on Legal Knowledge and Claims-Making in Low-Wage Labor Markets
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Low-wage Latina/o workers are subject to an array of workplace abuses. This study focuses on whether educational attainment may moderate inequality in knowledge or claims-making across individuals with different legal statuses. This question is motivated by research which, while highlighting the role of education in promoting civic and political engagement, has not examined the interaction between education and legal status for worker claims-making. We draw from the 2008 Unregulated Work Survey, which is representative of the 1.64 million low-wage workers in Chicago, Los Angeles, and New York, three of the largest immigrant destinations in the United States. Using the Latina/o subsample, we test whether education impacts workers’ procedural knowledge of the claims process, as well as their actual claims-making behavior, across four categories of workers: U.S.-born citizens, naturalized citizens, documented noncitizens, and undocumented noncitizens. Our findings reveal that all noncitizens have lower levels of procedural knowledge about how to file a complaint with the government, compared to citizens, across educational levels. However, when it comes to claims-making, we find that education has significant positive impacts for noncitizen workers, especially the undocumented. Our results suggest that education may improve the workplace agency of even the most marginalized workers.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».