Integration of Refugees in the Labor Market:: Effects of 2017 Immigration Policy
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The world witnessed a surge in refugee migration and immigration policy changes after the “Migrant Crisis” of 2015. As millions of families fled violence in their home countries, they sought safety in developed countries, including Canada, the United States, and countries in the European Union. Overwhelmed by the rise in migration, many of these countries began to implement immigration policies designed to prevent or deter refugees from crossing their borders. In the United States, the Trump administration implemented executive orders in 2017, including the order titled “Protecting the Nation from Foreign Terrorist Entry into the United States,” which impacted the numbers and demographics of migrants arriving in the U.S. This study used a difference-in-difference analysis to estimate the effects of these immigration policies on refugees’ income and employment outcomes. Using data from the 2016 and 2018 5-Year American Community Survey and the USCIS Yearbook of Immigration Statistics, this study found that overall, refugees experience lower wages, and lower educational premiums than their native counterparts. However, the difference-in-difference analysis showed that refugee males’ wages increased at a higher rate than natives’ wages between 2016 and 2018 and both refugee males and females experienced higher growth in employment than natives in this period. The implications of this research are limited due to data limitations. Further research should complete a difference-in-difference analysis between two similar refugee communities rather than between refugee and native communities to fully understand the effects of these 2017 immigration policy changes in the United States.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle