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Enregistrement W2021080245 · doi:10.1080/1369183x.2015.1019843

A Life Course Approach to High-skilled Migration: Lived Experiences of Indians in the Netherlands

2015· article· en· W2021080245 sur OpenAlexaff
Anu Kõu, Leo van Wissen, Jouke van Dijk, Ajay Bailey

Notice bibliographique

RevueJournal of Ethnic and Migration Studies · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration and Labor Dynamics
Établissements canadiensNipissing University
Organismes subventionnairesRijksuniversiteit Groningen
Mots-clésLife course approachSpouseInterdependenceSociologyFamily lifeDemographic economicsLifelong learningGender studiesPsychologySocial psychologyEconomicsSocial sciencePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article presents a framework which applies life course approach to high-skilled migration. By using the lens of the life course, migration behaviour is viewed not only in response to labour market triggers, but also in relation to other life domains such as education, employment and household. The data presented in this article are drawn from 22 in-depth interviews and visualisations of parallel careers. The results illustrate how highly skilled Indian migrants in the Netherlands shape their life course and highlight the parallel careers that structure their migration trajectories. Parents, spouse and social networks inform the life course decisions of these migrants through the linked lives mechanism to a large extent. Our findings challenge the notion of ‘trailing wives’ and suggest that, despite of gender differences in the life course patterns, the joining spouses play an active role in the family migration decisions of the highly skilled. Life course approach enables us to understand the migration process through the lives of the highly skilled and reveals how—the often culturally conditioned—life course interdependencies frame their migration decisions.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,172

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0070,005
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,281 · 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'étudeQualitatif
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

Citations80
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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