Notice bibliographique
Résumé
The article considers some indicators of the widespread social phenomenon in Russia - labor migration, which, according to the data for 2019, involves about 2.9 million Russians, or 4% of the employed population. These are internal labor migrants who temporarily work outside their regions. This type of labor migration of Russians has common features with temporary employment in the United States, Canada, and Australia (long distance commuting - LDC), fly-in/fly-out - FIFO). The empirical basis of the article consists of the statistical data (results of the labor force survey by the Federal State Statistics Service for 2011-2019) and the results of sociological research conducted in the region with a high level of shift employment - the Republic of Bashkortostan - in 2015-2019. The statistical data prove regional differences in the Russian shift employment: the majority (72%) of internal labor migrants live in a third of the regions with high and medium levels of temporary labor migration; in some regions, the level of temporary labor migration decreases. The sociological data show different involvement in shift employment depending on place of residence, gender and age, marital status and level of education. The same social-territorial and social-demographic features are evident at the national level. At the federal level, internal labor migration, as a tool for social-economic development, helps to solve the problem of labor shortage in certain areas and sectors of economy; therefore, such labor migration is supported by legal acts. At the regional level, it decreases the labor and demographic potential of the regions that provide labor migrants. To preserve the economic and demographic potential and to strengthen the competitiveness of such regions, we need to develop regional labor markets and labor mobility within regions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».