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Enregistrement W3153459122 · doi:10.3138/jcfs.52.1.003

Care Needs and Migration: Household Determinants of Internal Labour Migration in Vietnam

2021· article· en· W3153459122 sur OpenAlexaffvenue
Guillaume Haemmerli, Danièle Bélanger, Charles Fleury

Notice bibliographique

RevueJournal of Comparative Family Studies · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration and Labor Dynamics
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLivelihoodOperationalizationWorkforceHealth careDemographic economicsEconomic growthBusinessEconomicsGeographyAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Migration stands as a livelihood strategy for households in Southeast Asia. Recent literature calls for the study of migration at the household level and for the consideration of care needs among the determinants of migration. Based on the case of Vietnam, this article contributes to past research by providing a longitudinal analysis of how household care needs may influence the use of internal migration as a livelihood strategy. Using a household life-course perspective that recognizes how family care needs evolve over time, this article tests if care needs influence the propensity for a household to have one or more new member-out-migrants over time. We operationalize care needs through the household dependency ratio, health care and education expenditures. Multivariate analyses are based on longitudinal data from three passages of the Vietnam Living Standards Survey of 2010, 2012, and 2014. Results indicate that households needing to cover costs of children’s education are more likely to engage in migration than those with health care needs. These results reinforce the idea that migration requires certain conditions to occur and that the immediate care needs that require co-presence tend to prevent, rather than incite, migration at the household level. Overall, the analysis indicates that evolving care needs and household members’ capacities to provide for modify the way households organize and deploy their workforce over space and time.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,179

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,297 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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