Implications of Immigration Policies of Three Countries: The US, Canada & Germany
Bibliographic record
Abstract
생산연령인구가 이미 감소하고, 향후 부양비 부담이 증가할 것으로 전망되면서 국내에서 는 인구문제에 대응하기 위한 하나의 방안으로 이민정책에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지 만 이러한 고민은 한국만의 것은 아니어서 각국은 이민정책 활용을 생산연령인구 확보를 위 한 주요 전략으로 채택하고 있다. 잠재적 이민자 혹은 이민희망자의 풀은 제한적이기 때문에 한국이 마주하는 이민정책 환경을 이해하기 위해서는 해외의 정책 동향에 대한 이해가 우선 될 필요가 있다. 최근 정부는 유학생의 취업과 정주를 유도하고, 숙련기능인력(E-7-4) 제도를 확대하는 계획을 발표하였는데, 이 글에서는 이와 관련된 미국과 캐나다, 독일의 사례를 살 펴보면서 한국에의 시사점을 찾고자 한다. 구체적으로 미국과 캐나다의 유학과 취업 연계 사례와 독일에서 정착하게 된 손님노동자 사례를 다룬다. 이러한 해외사례 분석을 통해서 당장의 노동시장 수요에 대응하는 차원에서만 전개된 국내 이민정책의 한계를 짚고, 영주이 민에 대한 국내 논의가 더욱 활발해 질 필요성을 강조한다.
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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
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".