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Enregistrement W4294242232 · doi:10.1108/ijse-04-2022-0233

Examining the impact of COVID-19 pandemic on international migrants' repatriation intention using structural equation modeling

2022· article· en· W4294242232 sur OpenAlexaboutno aff
Amanpreet Kaur, Vikas Kumar, Prabhjot Kaur

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Social Economics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration and Labor Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRepatriationOriginalityInternational businessPandemicExpatriateQualitative researchSociologyPolitical sciencePublic relationsPsychologyEconomic growthSocial scienceEconomicsCoronavirus disease 2019 (COVID-19)LawMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose COVID-19 pandemic has shattered the economic systems all around the world while creating numerous problems which were faced by all, especially international migrants. The present study offers a qualitative and quantitative perspective on the distress of international migrants and their repatriation intention during the pandemic period. Design/methodology/approach In-depth semi-structured interviews of 30 respondents belonging to five host nations, Australia, the USA, the UK, New Zealand and Canada, revealed diverse issues. Based on qualitative study findings and past literature, 22 purposeful statements about six constructs – financial issues, social issues, mobility constraints, psychological problems, healthcare issues, and repatriation intentions – were developed. These statements were measured on a seven-point Likert scale and shared online with international migrants from India residing in the host nations. Data collected from 496 international migrants from October 2020 to July 2021 were used to analyze the influence of various determinants on the repatriation intentions by partial least square-structural equation modeling using SmartPLS software. Findings The analysis results revealed that the role of financial, social, mobility, psychological and healthcare issues was significant in strengthening the repatriation intentions of the migrants. There is a need to create job opportunities, retrain laid-off workers and formulate migrant inclusive policies. Originality/value Although some studies have highlighted a few problems faced by international migrants, their impact on repatriation intentions has not been studied yet. The present study fills this gap and analyzes the repatriation intention of international migrants in light of different problems they faced during the pandemic. Peer review The peer review history for this article is available at: https://publons.com/publon/10.1108/IJSE-04-2022-0233 .

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,129
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,268 · 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.

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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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