Human capital on the move: Education as a determinant of internal migration in selected INDEPTH surveillance populations in Africa
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Education, as a key indicator of human capital, is considered one of the major determinants of internal migration, with previous studies suggesting that human capital accumulates in urban areas at the expense of rural areas. However, there is fragmentary evidence concerning the educational correlates of internal migration in sub-Saharan Africa. OBJECTIVES: The study questions whether more precise measures of migration in Health and Demographic Surveillance System (HDSS) populations support the hypothesis that migrants are self-selected on human capital and more educated people are more likely to leave rural areas or enter urban areas within a geographical region. METHODS: Using unique longitudinal data representing approximately 900,000 people living in eight sub-Saharan African HDSS sites that are members of the INDEPTH Network, the paper uses Event History Analysis techniques to examine the relationship between formal educational attainment and in-and out-migration, over the period 2009 to 2011. RESULTS: Between 7% and 27% of these local populations are moving in or out of the HDSS area over this period. Education is positively associated with both in-and out-migration in the Kenyan HDSS areas; however, the education effect has no clear pattern in the HDSS sites in Burkina Faso, Mozambique, and South Africa. CONCLUSIONS: Empirical results presented in this paper confirm a strong age profile of migration consistent with human capital expectation, yet the results point to variability in the association of education and the propensity to migrate. In particular, the hypothesis of a shift of human capital from rural to urban areas is not universally valid.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».