Going to study abroad as an extended brain drain: “Striving for” or “Escaping from”?
Notice bibliographique
Résumé
In the context of the problem of the dynamics of intellectual losses in Russia, the structure of the main flows of outbound educational migration is determined on the basis of quarterly data from the FSB border service for the period from 2010 to the second quarter of 2023, broken down by goals and host countries. Aggregated statistics do not allow us to isolate the shares of different age groups or holders of different levels of formal education among those leaving the country, to determine returnable and irrevocable migration losses. However, the assessment of the stability or variability of the quantitative and qualitative aspects of outbound migration flows allowed us to test the null hypothesis of the absence of significant changes before and after the start of the special warfare. In the first quarter of 2022, the inertia of Russians’ orientation towards European education was still preserved, the blocked access to which during the pandemic created a situation of deferred demand. Germany and the United Kingdom maintained leading positions among foreign countries in terms of the number of Russians who left. Over the past year and a half, the flow to European countries has dried up, Turkey, the UAE and Kazakhstan have taken the first places, and the intensity of outflow to the leading country, measured on average per quarter, has increased 1.5 times. Accordingly, migration flows are transformed as a result of changes in the geopolitical situation after the start of special warfare, not only in quantitative terms, but also in qualitative terms (at the level of the composition of recipient countries), which indicates the dominance of non-academic motivation to leave the country.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».