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Enregistrement W3012993861 · doi:10.1051/e3sconf/202015902003

The Contribution of Migration to Sustainable Development: Western Vector of Migration from Central Asia (the US Case)

2020· article· en· W3012993861 sur OpenAlexaboutno aff
Mara Gubaidullina, Zhasira Idrysheva, Gabit Zhumatay, Laura Issova, Almagul Kulbayeva

Notice bibliographique

RevueE3S Web of Conferences · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration and Labor Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Human migrationPolitical scienceGlobalizationSustainable developmentDevelopment economicsDiasporaImmigrationGeographyEconomic growthEconomic geographyPopulationEconomicsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The 2030 Agenda for Sustainable Development recognizes for the first time the favorable contribution of migration to sustainable development. This document is called the “declaration of interdependence”, which is especially true for migration, which connects countries of origin and destination countries and has a huge impact on the lives of millions of migrants and their families. In the context of globalization, international migration has become a key challenge for both global development as well as for some state actors. At the present time there are several attractive centers on the planet for migration, which include highly advanced European Union countries, the United States, Canada and others. Although a number of issues of the migration process from the Central Asian republics to the United States are considered to be typical for any nation in the context of globalization, there are some regional peculiarities. The issue of immigration of the Central Asians to the United States is undoubtedly relatively a new and less studied phenomenon. The article provides a comparative analysis of the causes and consequences of the migration movement “overseas” in a country context, and its impact on diaspora relations. The goal of the article is to analyze of the migration process from the Central Asian republics to the United States in connection with international migration trends in the context of the Sustainable Development Goals (SDGs), and the Global Compact for Safe, Orderly and Regular Migration (GCM).

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,591
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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