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Enregistrement W3182983562 · doi:10.18357/ijcyfs122202120232

BEATING BROKE BY GETTING OUT? EXAMINING THE RELATIONSHIP BETWEEN PERSONAL DEBT AND COMMUNITY-OUTMIGRATION

2021· article· en· W3182983562 sur OpenAlexaffvenue
Alyssa Gerhardt, Karen Foster

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Child Youth and Family Studies · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRural development and sustainability
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDebtExtant taxonScholarshipMobilitiesIdentity (music)SociologyPersonal networkSocial psychologyPsychologyEconomicsEconomic growthSocial scienceFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Scholarship on young people’s geographical mobilities tells us that young adults move away from their childhood communities for a complex mix of economic “push-pull” reasons, including relationships, aspirations, attachments to place, identity, and belonging. In this abundant research, particularly that which focuses on youth outmigration from rural and peripheral communities, there is surprisingly little attention paid to an issue that is top-of-mind for many young adults today: personal debt. In this paper, we draw insights from extant literature on youth mobilities to make the case for a greater examination of the role of personal debt in young people’s migration decisions. We hypothesize that youth and debt increase a person’s likelihood of moving away from peripheral regions. We test this hypothesis using data from a 2019 survey of Atlantic Canadians and find some support for it, and some interesting nuance, suggesting that there is good reason to examine debt’s role in youth mobilities in greater detail.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,589

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,201 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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