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Enregistrement W2946860132 · doi:10.1080/08865655.2019.1619475

International Migration, Kinship Networks and Social Capital in Southwestern Nigeria

2019· article· en· W2946860132 sur OpenAlexvenueno aff
Ọláyínká Àkànle, Olufunke Fayehun, Gbenga S. Adejare, Otomi Augustina Orobome

Notice bibliographique

RevueJournal of Borderlands Studies · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration and Labor Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKinshipRemittanceSocial capitalInterpersonal tiesEconomic growthDeveloping countrySociologyDevelopment economicsPolitical scienceEconomicsSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

International migration attracts global concern as international migration and its remittances are highly important mechanisms with profound implications for family, community, and national and international sustainability across borderlines. The demand for workers in most industrialized countries in order to sustain national economies and aspiration of migrants from less industrialized nations for better job opportunities and better ways of life have continued to foster migration and challenge constructions of social capital. As well as various push and pull factors, kinship networks and familial social relations serve as major drivers of migration. Consequently, various social structures and development projectiles in the giving and receiving nations are implicated. Thus, this study delved into interrogating the contours of how remittances in terms of patterns and perceptions embedded in migrations and social relations of migrants and their kin in selected locations in Ibadan. This study utilized a purely qualitative method of research because the subject matter focuses on making sense of meanings people attach to migration, remittance and supports as social capital towards understanding migration dynamics. Data were purposively collected through in-depth interviews in Ibadan metropolis, Nigeria. A total of 40 interviews were conducted. This article makes an important contribution to the data and literature on motivations to migrate.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,315
Score d'incertitude au seuil0,985

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,289 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations16
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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