Moving Up: Migration between Levels of the Settlement Hierarchy in Russia in the 2010s
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.
Notice bibliographique
Résumé
For the first time on Russian data for 2011–2020 the flow of population between 7 levels of the settlement hierarchy is estimated. Levels of the settlement hierarchy are represented by cities of different population sizes and their suburbs, other urban and rural settlements. Indicators of migration icrease (decrease) of the population and indicators of demographic efficiency in the form of matrices are calculated for the hierarchy levels. It is shown that the scale of this flow is affected by changes in the system of migration registration in Russia in the 2010s, namely, the automatic return of migrants to their place of permanent residence after the end of the period of registration at the place of residence. The beneficiaries of the population “vertical migration” are cities with over 250 thous. inhabitants, the biggest winners are the urban agglomerations of Moscow and St. Petersburg. Each next settlement hierarchy level gives the population “up” and receives replenishment from the lower “layers.” In contrast to countries where similar studies were conducted (USA, Canada, the Netherlands, etc.), there is no population flow from top to bottom in Russia, and upward flows have a very high efficiency; it is especially high for Moscow, St. Petersburg, and their suburbs. Despite the population movement between neighboring settlement hierarchy levels, its demographic effect is not as great as in irregular migrations. The research calculations are based on the migrants’ individual depersonalized data, which allow detailing migration flows to individual settlements in Russia. Spatial data referencing was carried out based on 15-digit Rosstat codes unique for each settlement. This made it possible to analyze migration not between administrative units, but between settlements grouped by population size. It was also possible to identify the influence of the features of accounting for migration on the population flow between the selected groups of settlements in the 2010s.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle