MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6991848789

Innvandrernes fordeling og sammensetning på kommunenivå

2013· report· no· W6991848789 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDuo Research Archive (University of Oslo) · 2013
Typereport
Langueno
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoutheast asiaSouth asia
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

De store endringene i innvandringens omfang og sammensetning de siste årene,\nsærlig etter EØS-utvidelsen i 2004, har fått stor oppmerksomhet. Samtidig har det\nskjedd betydelige endringer i innvandrernes regionale fordeling i Norge som ikke\nhar fått like mye omtale. I denne rapporten har vi ved hjelp av kommunekart\nbeskrevet de regionaldemografiske sidene ved innvandringen de seneste årene, og\nde demografiske konsekvensene av innvandringen på kommunenivå.\nInnvandrere og norskfødte med innvandrerforeldre utgjorde 13,1 prosent av\nbefolkningen i Norge ved inngangen til 2012. Bare 43 kommuner har større andel\nenn 13,1 prosent. Blant disse er Oslo (på topp med 29,6 prosent) og mange av\nnabokommunene. Fylkenes innvandrerandeler varierer mellom knapt 6 og Oslos 30\nprosent. Innvandrere som kommer fra EØS er jevnere fordelt mellom kommunene\nenn innvandrere fra det vi kaller Afrika og Asia etc. (Afrika, Asia, Latin-Amerika,\nOseania utenom Australia og New Zealand, og Europa utenom EU/EØS). Alle\nkommuner har innvandrere både fra EU/EØS-land, USA, Canada, Australia og\nNew Zealand, kalt EØS etc. og fra Afrika, Asia etc.\nI 2003 var Oslo og noen nabokommuner mot vest og sør blant de ti kommunene\nhvor det vi den gang kalte vestlige innvandrere utgjorde høyest andel av folketallet.\nDe kommunene her som hadde høyest andel i 2003 finner vi nå mellom rangnummer 20 og 50 i 2012. Dette er en av de store, og kanskje litt lite påaktede\nendringene i innvandringens fordeling det siste tiåret.\nI de fleste fylkene er det færre fra EØS etc. enn fra resten av verden, men på\nVestlandet er andelen ganske lik, og det er flertall fra EØS etc. i Sogn og Fjordane\nog Møre og Romsdal. Dette er også noe nytt. Ved inngangen til 2006 utgjorde de\nfra EØS etc. 33 prosent av alle innvandrere og norskfødte med innvandrerforeldre,\ni 2012 var andelen steget til 41,5 prosent. Lavest andel fra EØS etc. hadde Oslo.\n\nHvert år fra 2006 har opphold på grunnlag av ”Arbeid” vært den største innvandringsgrunnen, med ”Familie” som den andre store gruppen. Arbeid har hatt\nsterk økning etter EU-utvidelsen i 2004, i takt med etterspørselen etter utenlandsk\narbeidskraft. Den største andel arbeidsinnvandrere i befolkningen finner vi i mange\nsmå fiskerikommuner, og sentralt i Rogaland. Osloregionen har også høy andel.\nRelativt flest flyktninger finner vi i noen spredte småkommuner, og i Oslo,\nØstfoldbyene og i Vest-Agder. Av Norges 429 kommuner, er det 93 uten\nflyktninger. I 2012 var det 25 prosent flere innvandrere i Norge med oppholdsgrunnlag knyttet til arbeid enn knyttet til flukt og beskyttelse.\nSiden det er flere innvandrere fra Polen (72 000 innvandrere og norskfødte med\ninnvandrerforeldre) enn fra noe annet land, er det naturlig at denne gruppen er den\nstørste i mange kommuner (211 av 429) og i hele 16 fylker i 2012. Tyskland og\nLitauen er størst i om lag 40 kommuner hver, mens pakistanere er største gruppe\nbare i tre kommuner og ett fylke. Land i Afrika, Asia etc. er største innvandrerland\ni 74 kommuner, mot 200 i 1998.\nI 1998 var det mange færre bosatte innvandrere, og det var ingen gruppe som\ndominerte slik de fra EØS gjør nå. Danmark og Bosnia-Hercegovina var størst i\nflest kommuner, henholdsvis i 91 og 83. Da var det ni ulike land som var størst i et\nfylke. Flyktningeland var størst i vel 180 kommuner i 1998, bare i 51 i 2012. Om vi\nslår land sammen til større regioner, er det de europeiske regionene som dominerer\ni flest kommuner i 2012. I fire fylker er det flere fra Afrika enn fra noen annen\nregion, men de er flest i bare 37 kommuner.\nDe senere årene har innvandring betydd mye for veksten i folketallet i landet, og i\nmange kommuner. Uten netto innvandring ville det blitt 137 flere kommuner med\nnedgang i folketallet 2008-2011, i tillegg til de 122 kommunene som hadde\nnedgang til tross for en viss nettoinnvandring.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,227
Score d'incertitude au seuil0,758

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0080,003
Communication savante0,0140,006
Science ouverte0,0020,012
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2270,115

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.

Tête enseignante Opus0,099
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDuo Research Archive (University of Oslo)Travaux en français237 207