Identifying the Factors Driving West African Migration
Notice bibliographique
Résumé
Since 2014 over 600 000 African migrants have arrived in Italy through the perilous Central Mediterranean route, and nearly 120 000 arrived in 2017. This paper is the first examination of migration motivations at the individual level using nationally representative surveys and focus group data collected in West Africa. Respondents in six West African countries cite economic factors as the reason for migrating and those who wish to stay claim family and love of country as the ties that bind. The study then specifically focuses on Nigeria, the country of origin for a quarter of all Africans traveling through the Central Mediterranean route. Half of the Nigerians were interested in leaving their country of origin if given the opportunity, well above the number in neighbouring countries. Evidence from the six-country survey suggests individuals are migrating for economic reasons but statistical analysis of the Nigeria data reveals a different set of push factors behind the desire to migrate. In fact, economic standing has a limited effect on Nigerians’ desire to leave their home. Instead, individual perceptions of the strength of Nigeria’s democracy are most strongly associated with Nigerians’ desire to migrate abroad, in addition to low levels of trust in local security institutions. Urban and more highly educated Nigerians, especially from Lagos, are also more likely to want to migrate abroad. These findings shed new light on domestic policy steps that could address the grievances and concerns of those who seek to migrate.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».