Potential Migration Investigation in the Mechanism of Labor Market Regulation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Effective regulation of labor market and elaboration of preventive policy measures requires proper information support. Such support can be provided by the investigation of not only real but also potential migration. This article provides the authors’ complex approach to the study of a potential migration. In particular, three stages of potential migration are investigated on the basis of the results of a panel sample survey of unemployed in Lviv city, Ukraine (2013–2016, 2018-2019): migration desires, plans (decision) and preparations. Thus in 2019 the share of respondents having positive migration desires made up 56%, planning to move abroad – 26% and only 18% made some preparations for moving. Based on the results obtained during six years of study a map of migration preferences is made. So Germany, the USA and Canada are mostly chosen for permanent residence or long time migration. Poland and Germany are the most desired for temporary work. Based on the logistic regression model the impact of gender and age on decision regarding employment abroad is showed. Respondents’ estimations of their financial situation and employment opportunities in relation to their potential migration are also analyzed. Presented in the article study may be replicated in other regions and other samples may be used for survey. It would allow comparative analysis of potential migration between different groups and regions and would be helpful for policy making.
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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 | 0,004 | 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) | 0,000 | 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 découle