Highly-Skilled Migrants, Gender, and Well-Being in the Eindhoven Region. An Intersectional Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The shortage of skilled labor and the global competition for highly qualified employees has challenged Dutch companies to develop strategies to attract Highly Skilled Migrants (HSMs). This paper presents a study exploring how well-being is experienced by HSMs living in the Eindhoven region, a critical Dutch Tech Hub. Our population includes highly skilled women and men who moved to Eindhoven for work or to follow their partner trajectory. By analyzing data according to these four groups, we detect significant differences among HSMs. Given the exploratory nature of this work, we use a qualitative method based on semi-structured interviews. Our findings show that gender plays a crucial role in experienced well-being for almost every dimension analyzed. Using an intersectional approach, we challenge previous models of well-being, and we detect different factors that influence the respondents’ well-being when intersecting with gender. Those factors are migratory status, the reason to migrate, parenthood, and origin (EU/non-EU). When all the factors intersect, participants’ well-being decreases in several areas: career, financial satisfaction, subjective well-being, and social relationships. Significant gender differences are also found in migration strategies. Finally, we contribute to debates about skilled migration and well-being by including an intersectional perspective.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».