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Enregistrement W7160944801 · doi:10.25172/ilrasf.4.1.4

Immigrant Entrepreneurship: A Survey of "Start-Up" & Investor Via Programs and their Effects

2025· article· W7160944801 sur OpenAlexaboutno aff
Candace Yuan

Notice bibliographique

RevueThe International Law Review Association Student Forum · 2025
Typearticle
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Ethnicity, and Economy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmigrationPosition (finance)Investment (military)EntrepreneurshipOrder (exchange)Database transactionForeign direct investment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Entrepreneurship has positive economic benefits and allows for innovative progress within countries. Immigrants, specifically, are in a unique position to bring new perspectives, backgrounds, and ideas to their host countries, which makes them especially entrepreneurial. In particular, immigrants play key roles in their host country by starting businesses or making investments that lead to job creation, innovation, and increased national productivity. This broader phenomenon is known as Immigrant Entrepreneurship, where immigrants contribute to the economy of their host country by starting new businesses or investing. Immigrant entrepreneurship is a developing but relevant topic, as literature in this arena suggests that the rate of business ownership among foreign-born individuals is higher than that of native-born individuals in developed countries. There are two types of visa programs that are particularly relevant to immigrant entrepreneurship: start-up visa programs and immigrant investor visa programs. Recently, against the backdrop of competing economies and the rapid growth of new industries, countries have enacted start-up visa programs to attract talented and innovative immigrants. The goal of start-up visa programs is usually to attract immigrant entrepreneurs to set up “innovative high potential businesses.” Immigrant investor visa programs, on the other hand, offer paths to residency in a foreign country on the condition that a significant financial investment or transaction has been made. These visa programs have become increasingly common within the last two decades, but only certain financial investments apply, and the investment requirements depend on the visa program. With these kinds of visa programs becoming more common in order to promote national economies in a competitive global landscape, this case note will examine the start-up and investor visa programs of three countries and study the success of those programs in terms of increasing minority representation, accessibility, and influence on minority and immigrant-owned businesses. Accordingly, this paper is broken into six main parts. First, this paper will provide general insight into the history and development of these visa programs, as well as study the recent trends surrounding these visa programs. Second, this paper will discuss the current state of immigrant entrepreneurship and what preliminary effects they are producing. The next three sections will be an overview of individual start-up or investor visa programs, examining the United States (U.S.) EB-5 Investor Visa Program, Canada Start-up Visa Program, and the United Kingdom (UK) Innovator Founder Visa. Finally, this paper will survey the practical results of these visa programs in terms of minority representation and how the programs may influence immigrants on whether to engage in a start-up venture.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,296 · 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
Publié2025
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