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Enregistrement W4280592283 · doi:10.1080/08865655.2022.2076253

US Citizenship for our Mexican Children! US-born Children of Non-Migrant Mothers in Northern Mexico

2022· article· en· W4280592283 sur OpenAlexvenueno aff
Eunice D. Vargas Valle, Jennifer E. Glick, Pedro Paulo Orraca Romano

Notice bibliographique

RevueJournal of Borderlands Studies · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration and Labor Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocioeconomic statusImmigrationCitizenshipDemographyCensusGeographyPopulationDemographic economicsPolitical scienceSociologyEconomicsPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We analyze the presence of non-migrant US-born children aged 0–4 in the northern states of Mexico and associated factors by parental nativity. Based on the 2020 Mexican Census, we describe the location, population size, and sociodemographic profiles of these children. We also estimate regression models to examine factors associated with children’s US nativity. We found that US births to non-migrant mothers have become a more prevalent source of US-born children than return migration in recent years. Non-migrant US-born children slightly declined from 2010 to 2020 and continued to be concentrated in northern states, particularly in the border municipalities. Multivariate regression models reveal that, among children of Mexico-born parents, being non-migrant US-born was associated with higher levels of parental schooling, socioeconomic status, or cross-border employment. Births in the U.S. are more common among Mexican middle-upper status families suggesting a selection process that may contribute to social reproduction by increasing their children’s future socioeconomic opportunities relative to Mexico-born children. However, among those with US-born parents, US birth does not vary by socioeconomic status showing those with easier access to the United States and transnational social capital do not need additional resources to secure US citizenship.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,952

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,297 · 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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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