MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2203408845 · doi:10.25336/p6031d

Educational Selectivity of Out-migration in Canada: 1976-1981 to 1996-2001

2007· article· en· W2203408845 sur OpenAlexaffvenueabout
Bali Ram, Young-Deok Shin

Notice bibliographique

RevueCanadian Studies in Population · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration and Labor Dynamics
Établissements canadiensStatistics Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDemographic economicsGeographyInternal migrationPoliticsDevelopment economicsPolitical scienceSocioeconomicsDemographyEconomicsPopulationSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The major objective of this paper is to show that migrants are positively selected whether they are driven by economic factors or by non-economic factors, and whether they are motivated by pull factors or push factors. Using “five-year migration data” from the 1981 to 2001 censuses of Canada, we find that the education gradient of out-migration is apparent in every region, with the highly educated being more mobile than the less educated. However, the pattern is most pronounced in the Atlantic region, Quebec, and Manitoba/Saskatchewan, the regions experiencing poorer economic conditions and persistent net losses through migration. The three high-income provinces, Ontario, Alberta, and British Columbia not only experience lower overall net losses, but are also less likely to lose their better educated persons—even during bad economic times. Quebec emerges as a special case where economic as well as linguistic-political factors play an important role in governing the out-migration patterns of the better educated, particularly those belonging to the non-Francophone group.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,998

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,316 · 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'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

Citations3
Publié2007
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Studies in PopulationMême sujetMigration and Labor DynamicsTravaux en français237 207