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Enregistrement W4327692731 · doi:10.1093/sf/soad039

Race, State Surveillance, and Policy Spillover: Do Restrictive Immigration Policies Affect Citizen Earnings?

2023· article· en· W4327692731 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSocial Forces · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Refugees, and Integration
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmigrationEarningsSpillover effectEnforcementImmigration policyImmigration lawDemographic economicsNational Longitudinal SurveysEthnic groupPolitical scienceRace (biology)Immigration reformState (computer science)EconomicsSociologyLawGender studies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper investigates whether restrictive immigration policy affects earnings among White, African-American, and Latinx US citizens. Incorporating sociological theories of race that point to state surveillance of Black and Latinx bodies as a linchpin of racial inequality, we ask: Do immigration policies that expand the reach of law enforcement spill over to lower or to raise earnings of employed US citizens? If so, are the effects of these policies greater for Latinx and African-American citizens compared to their White counterparts? Are the effects of these policies stronger among Latinx and African-American men—who are more directly targeted by surveillance policing as a function of their gender—than for co-ethnic women? To investigate these questions, we combine two nationally representative longitudinal datasets—the 1979 National Longitudinal Survey of Youth and the 1997 National Longitudinal Survey of Youth. We find that immigration policies that expand the reach of law enforcement raise wages among native-born Whites. However, we also find that state policies enhancing immigration law enforcement decrease wages among Latinx and African-American citizens compared to Whites. We find no gender/race interactions influencing spillover effects of immigration policy on earnings.

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.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,468
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,313 · 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