Notice bibliographique
Résumé
Abstract The international mobility of people and migration flows are critically influenced by differences in per capita incomes, real wages, job opportunities, institutional capacities and living standards across nations and cities. Its dynamics are shaped by social networks and regulated by the migration policies of receiving countries. International migration represents around 3.3% of world’s population; up from 2.7% in 1995. It is composed mainly of working-age people, with men and women migrants being in roughly equal numbers. Historically, the globalization process of the late 19th and early 20th centuries was also accompanied by large migration flows, mostly, from the “Old World” (Europe) to the “New World” (United States, Canada, Argentina, Australia, and other countries in the Global South). Starting in the 1980s migration has increased relative to a rise in total population, although the share of international migration to total population was, on average, higher in the first wave of globalization of the 1870–1914 period. Main substantive topics and new themes in the field of international migration include: (a) the motivations and determinants of the international mobility of the wealthy (High-Net Worth Individuals, HNWIs), a largely unexplored topic in the literature of international migration; (b) the international migration of talent (high-skills, educated, and gifted people), (c) the linkages between the mobility of talent and the mobility of capital and their evolution over time affected by macro regimes and international conditions, (d) The relation between macroeconomic and financial crises (e.g., the 2008–2009 crisis), stagnation traps and immigration flows, (e) the influence of international migration on inequality within and between countries, and (f) forced migration, displaced population and humanitarian crises, following war, violence, persecution, and human rights violations.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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; 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 ».