Notice bibliographique
Résumé
age and experience 214, 229 age, marginal effect of close to zero, non-significant 184 all year-to-year labour-market dynamics among recent highereducation graduates relative to time of graduation 97 amenity variables effect on migration flows 156 American Community Survey for 2011 115 applied sciences graduates poor match between education and job after graduation 118 Augmented Inverse Probability Weighting (AIPW) 22 Australia domestically educated overseas graduates (DEOGs) 11-12 Australian and New Zealand Standard Classification of Occupations 2006 (ANZSCO) 16 Australian Statistical Geography Standard Statistical Area Level 4 (SA4) 15 average marginal effects on migration propensity by study region 129 average marginal effects on subsequent migration propensity by study region and prior migration status 131 benefits from migration for highly educated individuals 205 birth in city, graduate advantage 189, 192 Boston, Philadelphia, San Francisco, Los Angeles, large economic hubs 209 brain-drain 4, 175, 205 'brain gain' 4 Brazil, Latin America size and number of migrants 175 Canada large urban areas persons with university degrees 42 migration, education, employment 43-45 Catalan PhD holders migration decisions 164-170 Catalan university graduates migration decisions 164-170 Catalan University Quality Assurance Agency (AQU) 164 Catalonia, Spain 164-170 certificate and diploma holders, Canada 50 characteristics of the flows 145 child migration little effect on college graduation, Mexico 192 positive effect on migration in later life 184 climate characteristics 145, 151-154 cognitive skills literacy, numeracy, problem-solving, communication skills 17 Colombia, Latin America internal migration, human capital 175 commune, smallest administrative area in France 143 competencies/skills utilisation, Italy 63 compulsory education, then high school in Finland 119 computer-assisted telephone interview (CATI), Spain 166 consumer price index, Finland 122 contemporary trade-offs 108
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,659 | 0,522 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».