Comparing migration experiences of Venezuelan women and girls: a mixed-method, cross-sectional analysis of refugees/migrants in Ecuador, Peru and Brazil
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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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».