Migration of Highly Qualified Workers and Policies to Ensure Labour Market Sustainability in the European Union in 2013-2014
Notice bibliographique
Résumé
European Union is facing challenges of ageing societies and changes in structure of economy, thus labour shortages turn into an urgent issue that ultimately affects labour market sustainability. In its attempt to recruit highly qualified workers EU has strong international competitors, e.g. USA, Canada, Australia, New Zealand, and pursues a variety of initiatives at national level of the Member States and at the EU level in general. This article aims at assessing the EU policies related to migration of highly qualified workers. Statistical data analysis has revealed that labour mobility is increasing in EU. Thus the EU Mobility directive could be evaluated as bringing benefits, yet with a room for improvement, because highly qualified workers still make up just a small part in all the mobile citizens’ population. National initiatives are more effective in fostering the migration of highly qualified workers, but this has the threat of unequal benefits in different EU regions; the effectiveness of EU Blue Card initiative is weak but with a high potential, thus it needs further improvements in its issuing policies. DOI: http://dx.doi.org/10.5755/j01.ppaa.16.3.19345 An erratum to this article is available at: http://vpa.ktu.lt/index.php/PPA/article/view/24731
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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 | 0,004 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».