Current tendencies of migration process development: global features and implications for Ukraine
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Notice bibliographique
Résumé
The article considers and summarizes the main global features and consequences of migration processes, including Ukraine. The purpose of the article is to establishing current trends in the development of migration processes, namely the global features and consequences for Ukraine. The grouping and generalization methods are used in the article (to represent the main effects of migration processes for donor countries, intermediate countries and recipient countries). The graphic method is applied to reflect the dynamics of changes in the number of emigrants from Ukraine, who were granted the first residence permits in the EU from 2009 to 2018. Methods of concretization and synthesis were used in determining the main consequences of migration processes for Ukraine. As a result of the research, the classification of world countries depending on the directions of migration flows (donor countries, countries of intermediate location and recipient countries) was determined. The list of the largest donor countries, recipient countries in the world with the indication of the number of migrants in these countries was determined. The main consequences of migration processes for world countries were determined, concretized and grouped according to the degree of their influence. The list of countries that are the largest centers of emigration for Ukrainian citizens (Poland, USA, Germany, Canada, Czech Republic) was determined. The main reasons for the increase in the number of emigrants from Ukraine in the periods from 2009 to 2012 and from 2012 to 2018 have been identified. The main consequences of migration processes for Ukraine, as a country-donor of human capital, a country of intermediate location and a recipient country, have been identified and grouped. The predominance of negative consequences of migration processes for Ukraine, as a donor country of human capital, a country of intermediate location, have been determined.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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