Notice bibliographique
Résumé
In this paper I discuss interviews conducted with Indonesian village women, concerning their decisions to sojourn abroad for work. The women detail three factors that they believe compel them to seek work abroad: lack of job opportunities, lack of educational and training opportunities and personal desire to experience life outside the confines of family and village life. They also raise the issue of government biases in educational and vocational planning that negatively affects villagers’ abilities to find employment within Indonesia, and particularly within rural environments.I also interviewed community support workers who mention political patronage as a factor in allocating funds for educational and training projects. Recent studies indicate that the Indonesian government has, for many years, prioritized formal education at the public-school level in urban centers and larger provincial towns, but that poorer rural villages lack access to similar opportunities. Many Indonesian women working in laboring positions abroad emanate from these poorer villages.Participant recommendations include delinking village educational funding from political patronage, and allocating more funds to remote villages, not only in terms of building more primary and secondary schools but also in terms of providing long-term vocational training, particularly for young adults, which, in combination with increased employment opportunities, may decrease the necessity to migrate.Data was collected through interviews and written journals in Indonesia and Hong Kong between 2005 and 2017.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,010 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».