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Enregistrement W1972495222 · doi:10.1111/aswp.12042

Rural‐to‐Urban Migration, Family Resilience, and Policy Framework for Social Support in China

2015· article· en· W1972495222 sur OpenAlexaff
Ya Wen, Jill Hanley

Notice bibliographique

RevueAsian Social Work and Policy Review · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntergenerational Family Dynamics and Caregiving
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChinaSocial supportSocial policyPsychological resilienceEconomic growthCoping (psychology)SociologyFamily resilienceUnit (ring theory)Political scienceDevelopment economicsPsychologySocial psychologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

China's internal rural‐to‐urban migration has impacted the country in economic, social, and cultural terms. Despite the increasing number of families involved in migration, little is known about how migrant families as a unit adapt to new environments from rural to urban settings. Policy making needs to be informed to address migrant families' needs. This article investigates how Chinese families experience transitions resulting from migration, exploring their use of formal and informal support to achieve adaptation and the process of making evolving choices for their children. We begin with a brief introduction to the literature on family resilience and its relation to Chinese migrant families. Then we provided an analysis of Chinese social policies most central to the experiences of rural‐to‐urban migrant families. After a brief description of methodology, we present our findings starting with a migrant family story to provide an anchor for the following discussion on how current policies can impede or facilitate migrant families' resilience. Our conclusion is that lack of social support leaves migrant Chinese families vulnerable when coping with enormous social, cultural, and economic transformations. Family constitutes the basis of Chinese society; therefore, a policy framework on social support is important to support these families and foster family resilience.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,833
Score d'incertitude au seuil0,747

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,339 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations53
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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