Migration of elderly households in Canada, 1991–1996: determinants and differences
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The elderly, already a significant component of internal migration in Canada, will be an increasingly important element of future internal migration. Using census data on households, the flows and determinants of elderly migration are examined and compared with younger groups. Few migrate as individuals, most moves are multiple‐person moves, and the household, particularly the family, is the appropriate unit of analysis. In 1996 over 88% of those who migrated in the previous five years were members of households of two or more persons. The elderly are compared with the near‐elderly and those likely to be in the labour force, using the age of the primary household maintainer, a person named by each household, to classify households. The elderly are households with a primary household maintainer 65 years of age or over, the near‐elderly have a primary household maintainer of 55 to 64 years, and independent decision‐makers, the major component of the labour force, have a primary household maintainer aged 25 to 54. Significant differences are found between the groups. The elderly have a lower rate of migration and their migration determinants and destinations are less driven by employment considerations. While education, for example, is a consistently‐found determinant of migration for those in the labour force, it is much less significant for the elderly. The human capital model of migration is not applicable to the elderly. For couples both the characteristics of the primary household maintainer and the characteristics of the spouse or common‐law partner are determinants of the couple's migration, underlining the importance of modelling migration as a household move. Single‐person households often, but not always, show results similar to those for couples. When male and female single‐person households are compared, migration determinants usually have a stronger effect on females then on males. Copyright © 2004 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».