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Enregistrement W2090787990 · doi:10.11564/20-1-388

Migration et emploi urbain : le cas de Ouagadougou au Burkina Faso

2013· article· fr· W2090787990 sur OpenAlexaff
Younoussi Zourkaleini, Victor Piché

Notice bibliographique

RevueAfrican Population Studies · 2013
Typearticle
Languefr
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueTaxation and Compliance Studies
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’objectif de la présente étude est d’examiner le lien entre migration et emploi dans un contexte urbain, celui de Ouagadougou la capitale du Burkina Faso. Nous privilégions ici l’accès au premier emploi rémunéré car il représente une étape cruciale dans le cheminement professionnel et constitue un indicateur-clé de la possibilité de se soustraire à la pauvreté. En corollaire, un accès tardif à un premier emploi rémunéré pourrait être source de pauvreté. A partir des données de l’enquête nationale, sur « dynamique migratoire, insertion urbaine et environnement au Burkina Faso », menée en 2000, deux outils essentiels de l’analyse des biographies, les courbes de survie de Kaplan-Meier et les régressions semi-paramétriques à risques proportionnels, sont utilisés pour évaluer le temps nécessaire pour obtenir un premier emploi ou pour mieux comprendre ce qui mène au premier emploi rémunéré. Les caractéristiques individuelles (sexe, niveau d’instruction), et les informations recueillie sur l’origine familiale (l’activité du père et de la mère), et l’ethnie sont utilisées comme variables de contrôle. Les analyses présentées suggèrent que le rôle de la migration sur l’accès à un premier l’emploi joue très peu pour les femmes alors que les migrants semblent avoir un avantage net sur les non migrants. L’origine sociale semble avoir peu d’impact sur l’accès au premier emploi mais la crise économique et/ou et la mise en œuvre des programmes d’ajustement structurel font que la pauvreté touche plus les jeunes générations qui semblent accéder plus tardivement à un premier emploi rémunéré.

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)0,004
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,288
Score d'incertitude au seuil0,572

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations6
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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