Brain Drain Or Brain Gain -Understanding Overseas Migration of Students from Kerala
Notice bibliographique
Résumé
It is generally a disinguished fact that Kerala is renowned as one of India's most literate states, abundant with efficient and hardworking young generation. In accordance with NIRF 2020 evaluation, Twenty Kerala institutions are considered among the top 100 universities in India. However, in general perception students in Kerala have the strong aspiration to pursue higher education abroad and to obtain appropriate jobs / career advancement consistent to their inclinations. In the present scenario, Student migration becomes was an unfathomed aspects of global migration flows and trends in Kerala. This drive accelerated further in the last five years generating a fast peak in the swarm of Kerala students seeking higher education in various professions among various foreign countries especially in Canada, the United States, the United Kingdom, Australia, New Zealand and China. It is a common tendency of the majority of students pursuing higher education overseas aiming for securing permanent residency in the respective country and settle life there appropriately congenial to their desire and attitude. This study is an elaborate attempt to elucidate the reason for the migration of students in Kerala and cherishing the ambition in obtaining permanent residence after graduation/further studyabroad. The present study is both narrative and analytical in nature by exploring this scenario vehemently
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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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».