A Comparative Analysis of High Skilled and Low Skilled Mexican Migration to the United States, 1970–2017
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The purpose of this paper is to investigate the trends and determinants of high skilled and low skilled Mexican migration to the US from 1970 to 2017. I used retrospective life history data from the Mexican Migration Project to (1) analyze the probability of a first migration from Mexico to the US for high skilled Mexicans relative to their low skilled counterparts, and (2) identify individual and contextual determinants of both migration flows. Results from discrete-time event-history models reveal that the likelihood of US migration for high skilled Mexicans has not followed a linear, upward trend. High skilled migration has historically been smaller than low skilled migration, with two exceptions: during the 1980s and recently since the mid-2010s. At the individual level, human, social, and physical capital are significant predictors of low skilled migration; in contrast, high skilled migration is mainly influenced by social capital. Contextual factors affect each group differently: high skilled migration responds to adverse economic conditions in Mexico and US labor market conditions, whereas low skilled migration is influenced by Mexican homicide rates, US immigration enforcement, and economic conditions in both countries. Overall, findings suggest that, until recently, highly educated workers have generally preferred to stay in Mexico than to emigrate.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».