Notice bibliographique
Résumé
Traditional approach to the issue of “brain drain” and “brain gain” focuses on outflow and inflow of migration of academics and professionals between countries of origins and destinations. It is suggested that, in the international labor market, the developing countries have experienced the problem of brain drain while the developed countries have benefited from brain gain in the process of globalization and international mobility of talent. From this perspective, “brain drain” or “brain gain” is primarily measured by the number of talented people who have “moved in” or “moved out” of a country, but not the extent to which the “brain” has been utilized. This study redefines the notion of “brain drain” by focusing on the actual utilization of professional talents. Previous research findings show that despite attractive Canadian immigration policy and the increasing number of professional immigrants, Canada as a developed country has the problem of “brain waste” due to its systemic barriers such as the devaluation of foreign credentials and non-recognition of foreign work experience for professional Chinese immigrants. At the same time, China as a developing country has benefited from contributions made by highly educated professionals/students returning to their home country through its attractive and rewarding opportunities for those who have attained knowledge and skills from overseas. China has become a model of “brain gain” for developing countries by implementing a series of open and favorable policies to attract top-notch overseas Chinese and foreign talents to help promote the economic development and global competitiveness of the nation.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».