Using Logistic Regression Modeling to Analyze Barriers and Facilitators to Social Integration of Foreign Immigrants
Notice bibliographique
Résumé
Due to differences in lifestyle, cultural capital and social support, foreign immigrants often have difficulty integrating into the ecology of their native communities and are limited in their space for development.To solve this difficulty, this paper applies the principle of regularization to obtain a logistic regression model by categorizing the factors affecting the social integration of foreign immigrants.The algorithms of log-likelihood function and negative Hessian matrix are used to optimize the parameters of the model, construct the multivariate logistic regression model based on the social integration of foreign immigrants, and analyze the regression results among various factors.The success rate of foreign immigrants' local integration is higher when the immigration-related system is more perfect, the foreign immigrants' cultural identification with the local area is higher, the cognitive deviation between foreign immigrants and locals is smaller, and the community integration structure is more appropriate.The highest correlation between the factors affecting the social integration of foreign immigrants is the formation of ethnic networks that are not embedded in the community by foreign immigrants who "embrace the group", and the cognitive bias of local residents towards foreign immigrants, with a correlation coefficient of 0.9214, and the correlation coefficients of the rest of the indicators are less than 0.9.This paper classifies the migrants into "migrants of work nature" and "migrants of employment nature" in accordance with the purpose of their migratory activities.In this paper, according to the purpose of migration, migrants are classified into four categories: "work migration, study migration, investment migration and shelter migration", and the results of the multivariate logistic regression analysis are credible.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».