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Enregistrement W2550844154 · doi:10.26417/ejser.v1i1.p65-69

Tendencies of High-Skilled Migration coming from Romania. Favourable Legislation and Social Policies

2014· article· en· W2550844154 sur OpenAlexaboutno aff
Alexandra Vîlcu

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Social Sciences Education and Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRegional Development and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAcademia RomânaEuropean Commission
Mots-clésEmigrationPopulationPhenomenonLegislationGlobalizationImmigrationPolitical scienceEuropean unionEconomic growthDevelopment economicsDemographic economicsSociologyEconomicsLawEconomic policy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The external migration of a significant part of Romania's high-skilled population is a social phenomenon which became increasingly frequent starting from the 1990s, right after the fall of the communist regime. The basis for this phenomenon consists of several causes: globalization, the strengthening of international economic relations, and later on, Romania's adhesion to the European Union. Research has shown that of all high-skilled population, the professionals who emigrate more frequently consist of engineers, teachers, medical staff, scientific researchers, economists and architects. Besides, the chosen destinations have been variable throughout time. The first phase in time took place in the 1990s, when a large part of the high-skilled population chose to emigrate for professional purposes in countries such as The United States of America, Canada, Germany or Israel. The second important phase occurred after year 2000, when the focus was placed on EU countries, especially after Romania's integration. Apart from temporary unqualified migration, the number of high-skilled migrants and those who leave the country to continue their studies also soared. The chosen countries generally include Great Britain, Germany, Belgium, France and Austria. Given these differences in the tendencies of high-skilled migration, this paper will offer an insight on how the phenomenon evolved, and the factors that caused these variations in space and time. Most likely, some of the countries that were preferred have been facilitating the integration of high-skilled immigrants in society, as opposed to unqualified ones, through a selective set of laws and social policies which are meant to favour this social category. Therefore, we will discover and analyze various examples and benefits of legislation and social policies which offered social protection to high-skilledimmigrants in various countries. This paper is made and published under the aegis of the Research Institute for Quality of Life, Romanian Academy, as part of the programme co-funded by the European Union within the Operational Sectorial Programme for Human Resources Development, through the Project for Pluri and Interdisciplinarity in doctoral and post-doctoral programmes. Project code: POSDRU/159/1.5/S/141086

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,686
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,321 · 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.

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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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