Migration of Latin American nurses to Spain 2006–2016: a case study
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To examine the migration of nurses from Latin America to Spain over the period from 2006 to 2016. BACKGROUND: This study examines the impact of the 2008 global economic crisis on migration flows of nurses to Spain from its major source countries of Latin America. METHODS: Using an exploratory case study, we present original data provided by the Ministry of Education, Culture and Sport of the Government of Spain upon request on applications and success rates for credential recognition of nurses intending to immigrate to Spain, with an extended analysis of Latin American applications which account for the 70% of skilled worker migration to Spain. RESULTS: Successful applications for credential recognition of overseas nursing qualifications plummeted from a peak of 1384 in 2007 to 55 in 2016. Migration intentionality also decreased but has undergone a slight increase in recent years. DISCUSSION/CONCLUSION: We found that the economic crisis effectively closed the door to internationally educated nurses to work as nurses in Spain. Moreover, the denial of official recognition of nursing credentials appears to be unaffected by the existence of bilateral trade and mobility agreements between Spain and source countries. We conclude that the level of nursing migration to Spain is a sensitive indicator of domestic labour market conditions. IMPLICATIONS FOR HEALTH POLICY: Despite the lack of any transparent policy on the credential approvals, in practice the government is limiting access to the nursing labour market by overseas education nurses. We urge that attention be paid by health human resource planners on the intersection between labour market and migration trends to support a transparent and data-informed discussion by all stakeholders on the current state of the nursing labour market in Spain and its future needs.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».