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Enregistrement W29321968 · doi:10.18584/iipj.2013.4.3.3

Effects of Labour Mobility: An Analysis of Recent International Development Literature

2013· article· en· W29321968 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Manolo Abella

Notice bibliographique

RevueInternational Indigenous Policy Journal · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration and Labor Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNexus (standard)Developing countryEarningsHuman capitalIndigenousDevelopment economicsEconomic growthWelfareStock (firearms)EmigrationPolitical scienceBusinessEconomicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Successive censuses have shown that the Aboriginal populations of Canada are very mobile with strong tendencies to move to urban areas, but little is known about the consequences of these circular movements on the development of First Nations, the welfare of individual members and their families, and the costs and benefits to their larger communities. This article reviews the large body of literature on the nexus between mobility and development of countries in the developing world with a view to developing insights that may be relevant to the development of First Nation communities. While there are clear differences, the two contexts may be similar enough – in terms of socio-economic well-being, service levels, and institutional barriers to socio-economic development – for such analysis to contribute to understanding the effects of migration on the migrants themselves, their households, and their communities and countries of origin. The experience of developing countries suggest that there are positive gains not only in earnings but also in education and health for those who move internally and more so for those able to move internationally, even if there remain some concerns about negative effects on migrants’ families left behind, especially on the children. What seems clear is that migration plays an important role in family survival strategies. Money migrants send home finance the education of children, enable better health care, and improve housing. They shield migrants’ families against all kinds of “shocks”. However, emigration may reduce the human capital stock (brain drain), thus adversely affecting productivity. The loss of health professionals can set back critical medical services in remote communities, and disrupt formal and informal systems for transferring know-how. These “spill-over effects” or externalities on origin communities can be significant, imposing burdens on those left behind. Finally, the article looks at how diaspora communities have served as sources of information, linkages, or networks with businesses, markets for sovereign bonds, mediums for the transfer of technology and know-how, and a market for tourism.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0140,034
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,323 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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