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Record W4390329158 · doi:10.3917/med.184.0165c

Jonathan DURAND FOLCO À Nous la ville. Traité de municipalisme Montréal, Ecosociété, 2017, 197 pages

2018· article· fr· W4390329158 on OpenAlexaboutno aff
Jacques Poirot

Bibliographic record

VenueMondes en développement · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsArtHumanities

Abstract

fetched live from OpenAlex

Ekrame BOUBTANE L'économie de l'immigration Clermont Ferrand, Collection L'opportune -MSH et FMSH Diffusion, octobre 2018, 64 pages Ekrame Boubtane, spécialiste reconnue en macro-économie du développement et économie du travail, nous propose un court ouvrage très didactique qui rétablit certaines vérités et corrige les fausses croyances liées à l'immigration.Ce fascicule est structuré en trois chapitres.Les deux premiers décrivent les flux migratoires à destination de la France, dans leur perspective historique, puis dans leur diversité aujourd'hui.Le troisième chapitre montre les conséquences économiques de l'immigration.Dans le premier chapitre, sont rappelées les conditions d'acquisition de la nationalité française et l'importante progression de l'immigration de travail de 1955 à 1975.L'augmentation récente des flux migratoires demeure d'une moindre ampleur, comme l'illustre un des graphiques du chapitre 2. Aujourd'hui, le flux d'entrée représente 0,32% de la population résidant en France ; pour plus de la moitié des femmes et des immigrants provenant majoritairement d'Afrique et plus d'un tiers du Maghreb ; la très grande majorité des immigrants vient en France pour rejoindre leur famille ou pour poursuivre des études.Un point est ensuite réalisé sur les demandeurs d'asile, 0,13 % de la population française, dont un tiers des demandes seulement aboutissent.Enfin, une comparaison avec les autres pays européens montre que l'immigration récente reste bien moindre en France qu'au Royaume-Uni ou en Allemagne et que l'entrée pour le motif du travail y demeure plus marginale.Le dernier chapitre fait le point sur les effets économiques de l'immigration.Les immigrés offrent une alternative à la faible mobilité géographique et professionnelle des travailleurs résidents.Les travaux portant sur la France montrent une absence d'impacts sur le taux de chômage et un effet parfois positif sur les salaires.Au sein de l'OCDE, hormis aux Etats-Unis et en Allemagne, les immigrants récents sont plus qualifiés que la moyenne de la population.Dès lors, l'immigration réduit le chômage via deux canaux : par leur éducation différente, les travailleurs immigrés possèdent des compétences complémentaires de celles des natifs, d'une part ; d'autre part, l'arrivée de chercheurs immigrés favorise l'innovation.L'immigration a un effet positif sur le PIB par tête liée principalement aux entrées pour motif familial, alors que les migrations pour motif de travail n'ont pas d'impact.L'important emploi des femmes migrantes dans les services à la personne favorise la participation au marché du travail des femmes natives.En France, la contribution des immigrés aux finances publiques est positive : ils utilisent plus les allocations familiales et l'assurance chômage, mais reçoivent moins de prestations de retraite et de santé.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Review · Consensus signal: Review
Teacher disagreement score0.561
Threshold uncertainty score0.883

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0050.002
Scholarly communication0.0060.005
Open science0.0010.002
Research integrity0.0030.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0300.005

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.

Opus teacher head0.052
GPT teacher head0.306
Teacher spread0.253 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreReview

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".

Quick stats

Citations0
Published2018
Admission routes1
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