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Enregistrement W4214765122 · doi:10.14512/rur.132

Leaving, Staying in and Returning to the Hometown

2022· article· en· W4214765122 sur OpenAlexaff
Janna Albrecht, Joachim Scheiner

Notice bibliographique

RevueRaumforschung und Raumordnung / Spatial Research and Planning · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban, Neighborhood, and Segregation Studies
Établissements canadiensTransport Canada
Organismes subventionnairesTechnische Universität DortmundEidgenössische Technische Hochschule ZürichDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésResidenceSocializationDemographic economicsLife course approachPopulationSociologyImmigrationGeographyPsychologyGender studiesSocial psychologyDemographyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Couples' residential decisions are based on a large variety of factors including housing preferences, family and other social ties, socialisation and residential biography (e.g. earlier experience in the life course) and environmental factors (e.g. housing market, labour market). This study examines, firstly, to what extent people stay in, return to or leave their hometown (referred to as ‘migration type’). We refer to the hometown as the place where most of childhood and adolescence is spent. Secondly, we study which conditions shape a person’s migration type. We mainly focus on variables capturing elements of the residential biography and both partners’ family ties and family socialisation. We focus on the residential choices made at the time of family formation, i.e. when the first child is born. We employ multinomial regression modelling and cross-tabulations, based on two generations in a sample of families who mostly live in the wider Ruhr area, born around 1931 (parents) and 1957 (adult children). We find that migration type is significantly affected by a combination of both partners' place of origin, both partners' parents' places of residence, the number of previous moves, level of education and hometown population size. We conclude that complex patterns of experience made over the life course, socialisation and gendered patterns are at work. These mechanisms should be kept in mind when policymakers develop strategies to attract (return) migrants.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,515
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0060,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,126
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,308 · 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.

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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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