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Enregistrement W3036494125 · doi:10.1177/1043659620935962

Left-Behind Women in the Context of International Migration: A Scoping Review

2020· review· en· W3036494125 sur OpenAlexafffund
Higinio Fernández‐Sánchez, Jordana Salma, Patricia Marisol Márquez-Vargas, Bukola Salami

Notice bibliographique

RevueJournal of Transcultural Nursing · 2020
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration and Labor Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesConsejo Nacional de Ciencia y TecnologíaWomen and Children's Health Research Institute
Mots-clésLeft behindContext (archaeology)Descriptive statisticsGender studiesPolitical scienceSociologyPsychologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Despite the research on left-behind children, less is known about left-behind women across transnational spaces. The purpose of this scoping review was to assess the extent, range, and nature of the existing body of literature on left-behind women whose partners have migrated across borders. Method: This scoping review was guided by the five-step approach of Arksey and O’Malley. Fifty-four articles that focused on left-behind women across transnational spaces were included. Data were synthesized using descriptive statistics and conventional content analysis. Results: Left-behind women were primarily from Mexico ( n = 13) and the migrants’ place of destination was primarily the United States ( n = 14). We identified two major themes: (a) women’s social, economic and cultural conditions and (b) women’s well-being. Discussion: We identified significant knowledge gaps regarding left-behind women in the context of transnational migration. Implications for future research and practice are discussed.

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)0,002
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,777
Score d'incertitude au seuil0,375

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,351 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations37
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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