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Enregistrement W2770848627 · doi:10.1080/13229400.2017.1402805

Transnational familial strategies, social reproduction, and migration: Chinese immigrant women professionals in Canada

2017· article· en· W2770848627 sur OpenAlexafffundabout
Guida Man, Elena Chou

Notice bibliographique

RevueJournal of Family Studies · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Ethnicity, and Economy
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésImmigrationProject commissioningReproductionPublishingSociologyGender studiesSocial reproductionPolitical scienceSocial scienceSocial capitalBiologyLawEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper fills a lacuna in the literature on gender, work, and migration by exploring the migration experience and familial arrangements of middle-class Mainland Chinese migrant women who were professionals in their home country. Informed by theoretical debates on social reproduction, and transnational migration frameworks, it explores how transnational migration is shaped by intersectional gender, race/ethnicity, and class processes, and demonstrates how these Chinese immigrant women utilized transnational familial arrangements as strategies for social reproduction. In doing so, the Mainland Chinese immigrant women professionals provide what they perceive as better opportunities for themselves and for their families. Our research starts with Chinese immigrant women’s individual articulations of their own migration trajectories, we then go further to examine how the women’s transmigration strategies are embedded in the context of the changing social, economic, political, and cultural processes in China and in Canada. In this paper, Mainland Chinese immigrant women’s motivations for immigrating to Canada; how migration shapes their experiences in Canada; as well as their transnational strategies for social reproduction are explored.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,214

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0240,006
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,304 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations26
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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