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Enregistrement W4388524771 · doi:10.1177/21632324231205996

Digital Disruptions in the South Africa–Zimbabwe Remittance Corridor During COVID-19

2023· article· en· W4388524771 sur OpenAlexaff
Jonathan Crush, Godfrey Tawodzera

Notice bibliographique

RevueMigration and Development · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration and Labor Dynamics
Établissements canadiensBalsillie School of International Affairs
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRemittancePandemicContext (archaeology)UnemploymentDevelopment economicsNarrativeGeographyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Economic growthPolitical scienceSocioeconomicsEconomicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The impact of the COVID-19 pandemic on migrant remittances has generated a great deal of confusion and debate. This article aims to test three conflicting global and local narratives about the relationship between the pandemic and remittance flows in the South Africa–Zimbabwe remittance corridor. We refer to these as remittance pessimism, remittance resilience and remittance rerouting narratives. The article presents the pre-pandemic background context of migration from Zimbabwe to South Africa, the evidence for a shift from informal to formal remitting during the pandemic, and the implications of the remittance rerouting narrative for other corridors. We find that many Zimbabwean migrants in South Africa experienced severe economic impacts including unemployment, income loss and lack of access to COVID-19 relief measures. We conclude that there was a significant increase in formal, primarily digital, remittances during the pandemic and a decline in informal remittance conveyance. We highlight the need for more research in other remittance corridors to identify similarities and differences between them in terms of COVID-19 impacts and the shift from informal to formal remittances enabled by digital platforms.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,804
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,262 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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