Regolare l'immigrazione: il management dei flussi per lavoro in Europa
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Tra le sfide che i fenomeni migratori pongono agli stati nazionali, vi è anche la necessità di regolare più efficacemente gli ingressi. Mentre l'Unione Europea cerca di promuovere una maggiore armonizzazione della politiche nazionali, i singoli Stati membri mantengono tuttavia strategie diversificate. Due sono infatti i principali modelli di gestione degli ingressi adottati in Europa: quello presente in Francia, Gran Bretagna e Germania, che controllano i flussi attraverso il sistema dei "permessi di lavoro"; e quello basato sulla determinazione annuale di " quote" di ingresso, per il quale hanno optato invece l'Italia e la Spagna, le quali operano con una logica di regolazione tipica di consolidate esperienze da tempo avviate in Australia, in Canada e negli gli Stati Uniti. Perché queste diverse politiche di ingresso? Attraverso una attenta ricostruzione delle problematiche istituzionali sollevate dai flussi di immigrazione, il lavoro riconduce le scelte maturate in Italia e in Spagna alla necessità di ridurre l'allarme sociale oggi presente in larghe fasce dell'opinione pubblica, che viene in tal modo rassicurata sia attraverso la individuazione di un tetto numerico degli ingressi; sia attraverso un maggior bilanciamento delle diverse aree di provenienza dei "migranti per lavoro". Si riduce in tal modo la vulnerabilità dei confini costieri che caratterizzano questi paesi e si aprono inoltre le porte a una selezione di forza lavoro che può meglio incontrarsi con i fabbisogni del mercato, senza perciò sollevare quei fenomeni di rigetto che periodicamente si presentano ormai non soltanto in Italia e in Spagna, ma anche in gran parte degli altre paesi europei.
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.
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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 découle