International STEM Graduate Students: A Key to Strengthening the American Economy and Building Competitiveness
Notice bibliographique
Résumé
The United States (US) is renowned for offering world-class education to thousands of international students seeking advanced degrees in the STEM fields. However, the US is at risk of losing a significant portion of this talent due to limited visa options. While US funds and resources are invested in training international STEM graduate students, many students are compelled to leave the US for other countries with more favorable visa policies. This potential loss of talent is particularly concerning as China is poised to overtake the US in Research and Development (R&D) investment, while countries like Canada, the United Kingdom, and Australia, along with China, are seeking to attract foreign high-skilled STEM talents with their visa programs. STEM jobs comprise 48% of the 100 fastest growing jobs in the US while STEM industries such as the semiconductor sector already struggle to meet their growing demand for high-skilled workers. These demands can be alleviated by international STEM graduate students. In order for Congress to leverage this economic opportunity before losing American-trained students to other countries, we propose the following: i) Exempt international STEM graduate students from the visa requirement of proving their intent to leave the US after graduation, ii) Increase or circumvent the annual numerical employment green card cap for international STEM graduate students, iii) Extend the unemployment grace period for H-1B and OPT visa holders to allow sufficient time to find a new job.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».