Immigration Systems in Transition: Lessons for U.S. Immigration Reform from Australia and Canada
Notice bibliographique
Résumé
The history of both the Australian and Canadian immigration systems covers three distinct periods in which the countries maintained race-based models between the 1920s and 1960s-70s, implemented points-based systems after ending their race-based programs, and revised the points-based systems over time to improve their ability to select migrants and eliminate backlogs.Australia and Canada's successful implementation and revision of their immigration systems depended on governmental decisions, political and bureaucratic institutions, and data gathering operations to provide objective bases for revisions to the systems. The Australian and Canadian cases show that the United States may need to make investments in the agencies that oversee the immigration system and gather data about its outcomes. The adoption of SkillSelect and Express Entry also show that the United States may need to make dramatic revisions of the system to address backlogs and other residual components of the past system during the transition process. The effective selection of migrants and management of migration necessitates institutions that allow governments to make sometimes dramatic changes to their migration programs with public support based on actionable data. U.S. policymakers must understand these factors – and answer the questions in this report – to create an immigration system that represents the best elements of the U.S. political system and the country's immigration heritage.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».