Comparing migration experiences of Venezuelan women and girls: a mixed-method, cross-sectional analysis of refugees/migrants in Ecuador, Peru and Brazil
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Over the past decade, geopolitical turmoil in Venezuela has resulted in the displacement of 7.1 million people, resulting in a migration and refugee crisis. Methods and analysis: This current cross-sectional, mixed-method research, which is focused on women and girls, examines differences in Venezuelan refugee/migrant demographics, migration characteristics, experiences and perceptions across nine locations in Ecuador, Peru and Brazil. Results: A total of 9116 Venezuelan refugees/migrants shared 9339 migration experiences. Respondents in Brazil had been displaced for less time, reported more extreme poverty, perceived that they had received more support from the host community, and had more positive migration experiences. In contrast, respondents in Peru had been displaced for longer, were more likely to share experiences of insecurity/violence, perceived that they had not received adequate support and were more likely to report that the migration experience was negative. Respondents in Ecuador tended to provide more moderate responses somewhere between those from Brazil and Peru with one exception being around the impact of COVID-19, which they perceived more negatively. Conclusion: It is critical to recognise that Venezuelan refugee/migrant populations are not homogenous and that their experiences, needs and priorities vary by location of settlement and migration route. From these findings, we recommend more open regularisation policies for Venezuelan nationals in Ecuador and Peru in addition to improved socioeconomic integration in accordance with the Quito Process. Sharing of successful models from other contexts may prove helpful.
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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 | 0,012 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle