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Enregistrement W4395002601 · doi:10.1177/00207152241246166

Migration, social stratification, and labor market attainment: An analysis of the ethnic penalty in 12 Western European countries

2024· article· en· W4395002601 sur OpenAlexvenueno aff
Giorgio Piccitto, Maurizio Avola, Nazareno Panichella

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Comparative Sociology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration and Labor Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEthnic groupSocial stratificationEconomicsStratification (seeds)Demographic economicsEducational attainmentLabour economicsPolitical scienceDevelopment economicsEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article presents a comprehensive investigation into the socioeconomic integration of migrants across 12 Western European countries, considering their likelihood of employment and socioeconomic status. Using the data from the European Social Survey, the study employs linear regression and probit models to achieve two aims: (a) to quantify the penalty for male and female migrants in terms of employment and socioeconomic status attainment; (b) to assess how the ethnic penalty for men and women changes based on their education and social background of origin. Results reveal that male and female migrants face a penalty in most countries under consideration, albeit with varying degrees of magnitude and characteristics. Migrants in Southern European countries exhibit a trade-off between employment and socioeconomic status attainment, while those in Central-Northern Europe experience a double penalty on both outcomes. Moreover, it emerges that the ethnic penalty in labor market attainment is more heterogeneous across migrants with different educational levels than with different social classes of origin: migrants’ social background of origin affects to a lesser extent their labor market outcomes, if compared with their human capital. Migrants with high education and social origin suffer the largest penalty, due to hurdles in leveraging their educational qualifications and social position. This pattern is particularly evident in Southern Europe, where the socioeconomic integration of migrant workers is characterized by a leveling-down process , pushing them into the lowest strata of the occupational hierarchy regardless of their education and social background.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,356 · 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'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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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