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Enregistrement W2753884427 · doi:10.1002/psp.2086

The effects of labour migration on rural household production in inland China: Do landform conditions matter?

2017· article· en· W2753884427 sur OpenAlexaff
Zehan Pan, Wei Xu, Zuyu Huang, Guixin Wang

Notice bibliographique

RevuePopulation Space and Place · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration and Labor Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesShanghai Municipal Education CommissionFudan UniversityMinistry of Science and Technology of the People's Republic of China
Mots-clésLandformChinaPovertyAgricultureRural areaGeographyProduction (economics)Agricultural productivityUrbanizationSocioeconomicsEconomicsEconomic growthPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The large‐scale rural to urban migration, generating sizable remittances, is often considered as an important means to help reduce poverty in rural China. However, penury is still stubbornly haunting the mountainous rural areas of inland China where numerous rural–urban migrants originate. Neglected in the current literature, the landform conditions are vital to explain the diverse effects of labour migration on rural household production in China. By adopting a revised simultaneous equation model, this study explores empirically how variations in regional landform conditions configure the effect of labour migration on rural household production using the data from our 2013 survey of migration intentions among rural labourers in China. The results show that remittances exert a substitution effect on agricultural production of rural households in the mountainous areas but have a promotive effect in the plain and hilly areas. Labour cutback imposes a less negative influence on agricultural production of rural households residing in the plain and hilly areas than in the mountainous areas. The effects of remittances and labour cutback on nonagricultural production of rural households are positive and negative, respectively, although these effects are insensitive to the variation in landform conditions. As a consequence, local wage level of rural households is more difficult to be improved by labour migration in the mountainous areas. Therefore, it is likely to lead to excessive labour migration and poverty trap.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,961

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations13
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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