Refugees From Dust and Shrinking Land: Tracking the Dust Bowl Migrants
Notice bibliographique
Résumé
We construct longitudinal data from the U.S. Census records to study migration patterns of those affected by the Dust Bowl of the 1930s. Our focus is on the famous "Okie" migration of the Southern Great Plains. We find that migration rates were much higher in the Dust Bowl than elsewhere in the U.S. This difference is due to the fact that individuals who were typically unlikely to move (e.g., those with young children, those living in their birth state) were equally likely to move in the Dust Bowl. While this result of elevated mobility conforms to long-standing perceptions of the Dust Bowl, our other principal findings contradict conventional wisdom. First, relative to other occupations, farmers in the Dust Bowl were the least likely to move; this relationship between mobility and occupation was unique to that region. Second, out-migration rates from the Dust Bowl region were only slightly higher than they were in the 1920s. Hence, the depopulation of the Dust Bowl was due largely to a sharp drop in migration inflows. Dust Bowl migrants were no more likely to move to California than migrants from other parts of the U.S., or those from the same region ten years prior. In this sense, the westward push from the Dust Bowl to California was unexceptional. Finally, migration from the Dust Bowl was not associated with long-lasting negative labor market effects, and for farmers, the effects were positive.
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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 | 0,007 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».