Effets des criteres de selection et des possibilites economiques sur les caracteristiques des immigrants
Bibliographic record
Abstract
La migration internationale est la somme du desir de migration d'une personne et du processus de selection d'un pays d'accueil. D'abord, les immigrants eventuels font une demande d'immigration au pays d'accueil, puis le pays d'accueil choisit les immigrants a partir du bassin de requerants. Auparavant, les ouvrages specialises sur la question limitaient l'accent theorique au desir d'immigrer, et les documents empiriques portaient principalement sur les personnes ayant de fait immigre, alors que la migration decoule de ces deux facteurs. L'objectif de ce document est de cerner les elements de ce processus decisionnel en deux volets. Les parametres du modele migratoire se rapportent directement aux outils d'action tels que les points attribues a diverses caracteristiques. Compte tenu des estimations des parametres du modele, il est desormais possible d'effectuer a la fois une analyse generale de la politique d'immigration et une analyse des facteurs determinant la decision des personnes de faire une demande d'immigration. A partir d'echantillons de migrants et de non-migrants, le modele est evalue en ce qui concerne la migration en provenance de deux pays sources differents, soit les Etats-Unis et le Royaume Uni. Pour ce qui est des migrants, nous nous appuyons sur la Base de donnees longitudinales sur les immigrants, un nouvel ensemble de donnees longitudinales. Grace a cette base riche en information, qui assure le suivi des immigrants au Canada sur une longue periode et renferme des renseignements a la fois sur leur demande d'immigration et sur leur revenu subsequent, nous pouvons maintenant etudier un eventail de questions elargi, ce que nous ne pouvions faire efficacement auparavant. L'estimation du cadre a deux etapes nous fournit d'importants renseignements sur les repercussions de facteurs qui determinent ces deux etapes, comme la scolarite et le revenu.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.013 | 0.051 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".