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Enregistrement W7054942206

Attracting the Best and the Brightest: The Promise and Pitfalls of a Skill-Based Immigration Policy

2006· other· en· W7054942206 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueIssue Lab (Candid) · 2006
Typeother
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmigrationPanacea (medicine)Immigration policyGovernment (linguistics)Immigration lawImmigration reformFace (sociological concept)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One question that recently received heightened attention from lawmakers is whether or not immigrants should be admitted to the United States less on the basis of family ties and more on the basis of the skills they can contribute to the U.S. economy. Today, the most common way permanent immigrants enter the United States legally is through sponsorship by a family member already in the country. By contrast, nations such as Canada, Australia, and the United Kingdom admit immigrants primarily for employment reasons, based on a point system. Points are assigned on the basis of educational level, professional skills, proficiency in the host country's language, and other qualities that increase immigrants' likelihood of integrating into the host country's labor market. Policymakers should investigate how a similar policy might work in the United States. Although some of the practices associated with a point-based immigration system might benefit the U.S. economy, policymakers should be careful not to assume that such a system would be a panacea for the widespread dysfunction of U.S. immigration policies. Among the findings of this report: Today, the government allocates 480,000 visas each year to family-sponsored immigrants and 140,000 visas to immigrants entering to work. Approximately 86 percent of permanent employment visas are reserved for immigrants who are highly skilled or hold advanced degrees. Given the realities of immigration to the United States today, the government would face several challenges to implementing a system that selects most immigrants based on their skills, because a point system would multiply the paperwork and bureaucracy. The waiting times for immigrants wanting to join family would grow even longer as consideration of their applications was delayed in favor of immigrants with skills the nation desires. A point system favoring high-skilled workers would not meet the demand for less-skilled workers in industries such as agriculture, construction, and services, especially as more native-born workers earn college degrees, and as the U.S. population ages and the pool of native workers shrinks. U.S. businesses might suffer under a skill-based point system that reduces the flexibility of the labor market. Instead of employers directly recruiting the immigrants they need, the government would take on the responsibility of filling labor gaps and determining the skills of immigrants entering the labor force. The danger in this is that shortterm labor shortages could take priority over building longer-term economic stability and growth. Canada's experimentation with its immigration system provides a valuable lesson for U.S. policymakers in considering if and how such a system could be implemented in the United States. Its experience indicates that any point system should not replace other systems, but rather serve as a complement to them.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,303
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,250 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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