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Enregistrement W3205605438 · doi:10.1007/s11192-022-04351-4

Return migration of German-affiliated researchers: analyzing departure and return by gender, cohort, and discipline using Scopus bibliometric data 1996–2020

2022· article· en· W3205605438 sur OpenAlexaff
Xinyi Zhao, Samin Aref, Emilio Zagheni, Guy Stecklov

Notice bibliographique

RevueScientometrics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueSpatial and Panel Data Analysis
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of TorontoUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesBundesministerium für Bildung und ForschungMax-Planck-Institut für demografische ForschungDeutscher Akademischer Austauschdienst
Mots-clésScopusGermanEmigrationDemographic economicsTracking (education)BibliometricsConstruct (python library)Political scienceSociologyGeographyLibrary scienceEconomicsMEDLINEComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The international migration of researchers is an important dimension of scientific mobility, and has been the subject of considerable policy debate. However, tracking the migration life courses of researchers is challenging due to data limitations. In this study, we use Scopus bibliometric data on eight million publications from 1.1 million researchers who have published at least once with an affiliation address from Germany in 1996–2020. We construct the partial life histories of published researchers in this period and explore both their out-migration and the subsequent return of a subset of this group: the returnees. Our analyses shed light on the career stages and gender disparities between researchers who remain in Germany, those who emigrate, and those who eventually return. We find that the return migration streams are even more gender imbalanced, which points to the need for additional efforts to encourage female researchers to come back to Germany. We document a slightly declining trend in return migration among more recent cohorts of researchers who left Germany, which, for most disciplines, was associated with a decrease in the German collaborative ties of these researchers. Moreover, we find that the gender disparities for the most gender imbalanced disciplines are unlikely to be mitigated by return migration given the gender compositions of the cohorts of researchers who have left Germany and of those who have returned. This analysis uncovers new dimensions of migration among scholars by investigating the return migration of published researchers, which is critical for the development of science policy.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0170,030
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,183
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,174 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineIncitatifs
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

Citations20
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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