Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The success story of Chinese manufacturing in the last quarter‐century is inextricably meshed with the story of migrant workers toiling for subsistence wages to produce goods for export. Indeed, the total stock of rural migrant labor, estimated to be about 155 million in 2010 (Cai et al. 2011: 18), has been the backbone of China's export industry since the mid‐1990s. In export centers such as Shenzhen and Dongguan, migrant labor accounted for the great majority (70–80%) of the labor force in the early years of the 21st century (Chan 2007). Rural–urban migration has also played a very important part in China's recent epic urbanization. In the 30 years since 1979 China's urban population has grown by about 440 million to 622 million in 2009 (Chan 2010c). Of the 440 million based on de facto urban population counts, the increase of about 340 million was attributable to net migration and urban reclassification (for estimates of components and definitions, see Chan & Hu 2003; Chan 2007). The latest urban population count, based on the 2010 census, was 666 million in November 2010 (NBS 2011). Even if only half of that increase was due to migration, the volume of rural–urban migration in such a short period is likely the largest in human history. The latest urban population count, based on the 2010 census, was 666 million in November 2010 (NBS 2011).
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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