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Enregistrement W1904550297

Migration to and from the terai: shifting movements and motives

2013· article· en· W1904550297 sur OpenAlexaff
Hom Gartaula, Anke Niehof

Notice bibliographique

RevueData Archiving and Networked Services (DANS) · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSociopolitical Dynamics in Nepal
Établissements canadiensCanadian Mennonite UniversityUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyEthnographyPopulationPovertyArable landFocus groupWork (physics)Internal migrationMovement (music)SocioeconomicsQualitative researchEconomic growthDevelopment economicsPolitical scienceSociologySocial scienceEngineeringAgricultureEconomicsArchaeologyDemography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Nepal, the historical evidence shows that migration to the terai increased after the eradication of malaria in the late 1950s and has been increasing ever since. More recently, however, out-migration from the terai is rapidly increasing. By applying both qualitative and quantitative research methods, in-depth qualitative interviews, focus group discussions and household survey were used for data collection, with considerable inputs from ethnographical fieldwork for about 21 months. The paper presents three types of population flows in the historical pattern. First, the history of Nepal as an arena of population movement; second, the gradual opening up of the terai, leading to the hills-terai movement; and the third, the current outward flow as an individual migration for work. The paper exemplifies that poverty and lack of arable land are not the only push factors, but that pursuing a better quality of life is gaining importance as a migration motive. We conclude that like movements of people, their motives for moving are also not static and cannot be taken for granted.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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