Migration et emploi urbain : le cas de Ouagadougou au Burkina Faso
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 découle