Competitiveness of the State and Challenges of Highly Skilled Migration
Bibliographic record
Abstract
РезюмеИммиграционный режим -один из ключевых инструментов государства в «глобальной гонке за талантами».Выделяют две основные модели отбора мигрантов: спроса и предложения.Вместе с тем тенденцией последних лет стал переход государств к гибридным иммиграционным режимам, которые позволяют более гибко реагировать на потребности национальных рынков труда, используя сильные стороны обеих моделей.Данное сближение, однако, не приводит к координации действий государств в области регулирования высококвалифицированной миграции (ВКМ) на международном уровне, а, наоборот, усиливает конкуренцию между ними.Даже внутри ЕС не происходит полной гармонизации иммиграционных политик, так как вопросы определения каналов и квот приема экономических мигрантов по-прежнему остаются в компетенции государств-членов.В условиях стирания различий между иммиграционными режимами и усиления конкуренции за ВКМ особое значение приобретают факторы, которые выходят за рамки иммиграционной политики: язык, культура, возможности для развития, заработок, качество жизни, профессионализм менеджмента, доступность качественного высшего образования.В статье рассмотрены страновые примеры формирования национальных моделей регулирования миграции с учетом этих дополнительных параметров.В результате ряда инициатив последних лет (отмена квот и упрощение процедуры приема ВКМ, введение балльной системы для предоставления вида на жительства) иммиграционная политика России стала более селективной и ориентированной на ВКМ.Однако для привлечения и удержания талантов необходимо принятие мер не столько процедурного, сколько структурного характера: повышение конкурентоспособности российских университетов, развитие меритократичной конкурентной среды в профессиональной сфере и мультикультурных практик.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".