MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2803903581 · doi:10.3390/su10051647

Decision Making of Non-Agricultural Work by Rural Residents in Weifang, China

2018· article· en· W2803903581 sur OpenAlexaff
Yang Cheng, Yuxia Lv, Mark W. Rosenberg, Linke Hou

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRural development and sustainability
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesBeijing Normal University
Mots-clésUrbanizationChinaWork (physics)AgricultureEconomic growthArable landRural areaGeographyDescriptive statisticsSocioeconomicsBusinessPolitical scienceSociologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since the 1990s, the rapid urbanization of China has been fueled by the massive movement of workers from the countryside to cities. Using descriptive statistics and binary regression analysis, we investigate the factors underlying rural residents’ decision making to seek non-agricultural work, their work time, and work location based on data collected in Weifang, a city in the Shandong Province of China. The results show that economic factors play a pivotal role in rural residents’ decision making to seek non-agricultural employment, full-time non-agricultural employment, or employment outside of their home county. Non-economic factors such as age, gender, social ties, education, access to arable land, geographical location, neighborhood effects, and self-perception are also significant factors in the decision-making process. The findings of this study shed light on future research regarding the impact of urbanization on rural residents. It also provides knowledge for future policy making on rural development and management.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,373

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSustainabilityMême sujetRural development and sustainabilityTravaux en français237 207