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Enregistrement W4392253137 · doi:10.22162/2619-0990-2023-70-6-1418-1443

Эмиграция молодежи из Таджикистана в страны Организации экономического сотрудничества и развития: история и современные тренды

2023· article· en· W4392253137 sur OpenAlex

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueORIENTAL STUDIES · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRegional Socio-Economic Development Trends
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmigrationPolitical scienceImmigrationSociological researchDemographic economicsSociologyEconomic growthSocial scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction. Being a country with a young age structure, Tajikistan has become a prominent participant of various migration flows in recent years. A large number of labor migrants from Tajikistan to the member countries of the Organization for Economic Cooperation and Development (OECD) have been reported since 2014, which is associated with a fall in the ruble’s exchange rate and a decrease in incomes of migrants to Russia in currency equivalent. At the same time, traditionally Tajik youth used to to study in Russia and Kazakhstan, but in recent decades the flow to OECD member countries has also increased significantly. Goals. The study aims to identify the causes and features underlying the reorientation of the flows of educational migrants from Tajikistan toward new geographical directions, namely the OECD member countries. Materials and methods. The work basically employs two research methods. Firstly, the statistical method processes data on the scope and structure of educational emigration from Tajikistan. Secondly, the sociological method provides insights into outcomes of sociological surveys and expert interviews (secondary analysis of sociological data). The key sources of information are OECD-related data from the OECD.Stat reports, and the author’s survey (conducted online via Facebook social network — banned in Russia — accounts of several associations of Tajik citizens abroad) among young individuals from Tajikistan who study in OECD member countries. The questionnaire contained 17 questions about adaptation and integration of migrants, educational levels of migrants, age-sex structure, migration channels, reasons for the reorientation of labor migrants toward OECD member countries, resettlement, and sectoral employment in host countries. The convenience sampling yielded a total of was 417 individuals who were then undertaking training programs in Austria, Germany, the U.S., and Canada. The survey was primarily seeking to identify adaptation strategies selected by young emigrants from Tajikistan in OECD member countries. Results. So, the article presents the outcomes of the survey. Half of Tajik university graduates try to continue their studies and/or find a job abroad via the Internet. Actually, many tend to view educational migration as an emigration channel. This process is accompanied by that Tajik citizens take additional training or retraining programs, seek to receive acknowledgement certificates for diplomas of Tajikistan, and undergo corresponding courses in the receiving countries. As a rule, they quickly adapt to labor markets in OECD member countries: it takes ‘less than a month’ (or ‘from 1 to 3 months’) to get a job. The working language for most Tajik migrants is English and German, and they get jobs in the fields of education and medicine, which attests to somewhat increased educational levels of theirs.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,361
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,005

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 Opus0,182
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,275 · 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