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Enregistrement W4318822399 · doi:10.1177/23780231221149903

How Parental Internal Migration within China Affects the Aspirations of Left-Behind and Migrant Children: From Comparative and Multidimensional Perspectives

2023· article· en· W4318822399 sur OpenAlexaff
Zhenxiang Chen

Notice bibliographique

RevueSocius Sociological Research for a Dynamic World · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration and Labor Dynamics
Établissements canadiensSaint Mary's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChinaSocioeconomic statusLeft behindPerspective (graphical)Internal migrationMigrant workersDemographic economicsPersistence (discontinuity)Mechanism (biology)PsychologyDevelopmental psychologySociologyGeographyDemographyEconomic growthPopulationEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The author explores how parents’ internal migration within China affects their children’s socioeconomic aspirations and extends previous research by (1) comparing left-behind and migrant children, (2) considering multidimensional aspirations, and (3) testing mechanisms that explain the effects of parents’ migration on their children’s aspirational pathways. The first finding is that left-behind and migrant children have higher migratory aspirations than rural children. However, left-behind and migrant children do not differ from rural children in terms of occupational aspirations. The multidimensional perspective revealed that migrant children do not want mid-status or high-status occupations in smaller cities; rather, they prefer traditional rural-to-urban labor migration pathways, working in low-status occupations in big cities. Finally, the findings verified that most of the hypothesized mechanisms cannot explain the effects of parental migration. The persistence of the effects of parental migration on migrant children suggests that institutional mechanisms may exist to explain the effects.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,111

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,315 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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