REGIONALIZACIÓN DE LOS FLUJOS DE MIGRACIÓN Y REMESAS EN AGUASCALIENTES
Notice bibliographique
Résumé
Desde el 20 de enero de 2017 cuando Donald Trump se convirtio en presidente de Estados Unidos las dudas e incertidumbre sobre sus acciones antiinmigrantes mexicanos se hicieron mas latentes, ya que el partido que uso como plataforma politica para llegar a la casa blanca comenzo a resignarse a la idea de su abanderado, y comenzaron a ejercer presion en la camara de senadores y de representantes. El Gobierno mexicano en 2017 y 2018 actuo fijando posiciones que unicamente se remitieron a negociar un nuevo tratado comercial con Estados Unidos y Canada. Sin embargo, las aun amenazas de una deportacion masiva de mexicanos e imposicion de cuotas al envio de remesas han hecho que cada mes se aumente en hasta 9% con respecto al ano anterior desde que Trump tomo protesta como presidente. 2018 es hasta ahora el ano con una recepcion de remesas desde Estados Unidos ya que aumento en poco mas de 11% Los programas de desarrollo economico y social para regiones de migrantes y sus familias no han sido afectados por las modificaciones en el presupuesto de egresos 2019 discutido y aprobado por la LXIII Legislatura en Mexico, el gobierno federal no se ha posicionado sobre la realizacion de algun cambio a dichas politicas como el 1 por 3 en que los migrantes realizan inversiones para la creacion de infraestructuras en sus comunidades de origen y el gobierno federal y en algunos casos gobiernos estatales igualan la cantidad aportada por los migrantes. Teniendo en cuenta algunos modelos determinantes y un analisis espacial de las remesas y el flujo migratorio en Mexico este ensayo tiene por objetivo determinar las regiones por municipio de flujos de migracion y remesas para el estado de Aguascalientes. Ya que los flujos migratorios y de remesas no estan correlacionados con la densidad poblacional la hipotesis de esta investigacion gira en torno a que existe una convergencia espacial en dichos flujos.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».