Expectativas de migración internacional en estudiantes de enfermería en México, Distrito Federal Migration expectations among nursing students in Mexico City
Notice bibliographique
Résumé
OBJETIVO: Analizar los factores asociados con la expectativa de migrar al extranjero en estudiantes de licenciatura en enfermería de escuelas públicas en México, Distrito Federal. MATERIAL Y MÉTODOS: Se realizó un estudio transversal con una muestra no probabilística de 420 estudiantes. Se construyó un modelo logístico multivariado. RESULTADOS: El 69% de los informantes expresó la intención de migrar para trabajar (65%) o estudiar (26%). El 50% elegiría como destino Canadá, seguido de España y Estados Unidos. Las variables asociadas con la expectativa de migrar fueron: edad, ingreso, tener familiares en el extranjero y percibir malas condiciones laborales/salarios en México. CONCLUSIONES: Los resultados concuerdan con la literatura internacional. Los bajos salarios, malas condiciones laborales y escasas posibilidades de desarrollarse profesionalmente en México contribuyen a generar la expectativa de migrar en la población de estudio. Adicionalmente, la percepción optimista de los estudiantes sobre el mercado extranjero y la demanda laboral de países desarrollados coadyuvan a enfatizar dicho fenómeno. OBJECTIVE: To analyze the factors associated with the expectations to migrate abroad among nursing students in Mexico City. MATERIAL AND METHODS: A cross-sectional study was conducted with a non-random sample of 420 students. A logistic regression model was estimated. RESULTS: A total of 69% of the informants expressed their intention to move abroad, to look for employment (65%) and/or to continue their studies (26%). Of those, 50% would choose Canada as their destination, followed by Spain and the United States. The variables associated with migration expectations were: age, income, having relatives abroad, and perception of poor labor conditions and low wages in Mexico. CONCLUSIONS: Results are consistent with international literature. Low wages, poor labor conditions and the limited possibilities for professional development in Mexico are factors that contribute to generate migration expectations among nursing students. Additionally, optimistic perceptions about the job market and the labor demand in more developed countries heighten expectations to migrate.
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 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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».