Social networks and skilled health worker migration in Nigeria: An ego network analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nigeria provides a good case study for researchers, activists, and governments seeking to understand how social networks can help mitigate the negative impact of skilled health worker (SHW) migration in low and middle-income countries. This study aimed to map the social networks of SHWs and explore how they influence migration intentions. METHODS: We combined semi-structured qualitative interviews with an ego-network analysis of 22 SHWs living in Nigeria, used R-Studio to display and visualise their networks, and NVivo for thematic analysis of transcribed interviews. RESULTS: The network size and frequency of interaction were smaller among SHWs seeking to remain in Nigeria, however when compared to SHWs seeking to migrate, they had ties with a diverse group of stakeholders interested in improving health services. The influence of social networks on SHW migration intentions was observed within the following themes: access to information on migration opportunities, modelling of migration behaviour, support for decision making, and opportunities for policy engagement. CONCLUSION: The social networks of SHWs can aid the diffusion of norms that are relevant for improving SHW migration governance. Through their social networks, SHWs can improve awareness of the challenges associated with SHW migration among state actors and the public.
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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 | 0,007 | 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».