The Growth and Diversity of Older Undocumented Immigrants in the United States
Notice bibliographique
Résumé
The undocumented immigrant population in the United States is aging and diversifying by origin group. However, research on aging among undocumented immigrants focuses on Mexicans and Central Americans, even as this population declines, and less is known about other groups. We analyze residual estimates of the undocumented population and the 2018‒2022 panels of the Survey of Income and Program Participation to document trends in age at arrival, duration in undocumented status, and socioeconomic and health correlates for undocumented immigrants across 27 countries or regions. We find dramatic increases in the older undocumented population across all origin groups, especially among those from Asia, the Caribbean, Europe, Canada, and Oceania. Aging in place drives population aging among the largest groups-those from Mexico, Central America, Venezuela, and India-while both aging in place and increases in arrivals at older ages are responsible for population aging among those from other origins. Additionally, undocumented status for older immigrants from most origins is associated with significant socioeconomic disadvantage regardless of age at arrival, but especially for those who age in place. This finding foreshadows rising inequality by legal status among America's seniors as the most disadvantaged immigrant groups age in place in coming decades.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».