Sending State Perspectives on the Global Migration of Indian Nurses
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT India has become one of the key sources for the global nursing labour force. While there is significant research on the experiences of Indian‐trained nurses in destination countries and their motivations to migrate, relatively less work explores the role of the sending state in this policy field, and rarely are subregional differences considered. In this paper, we focus on the policies and processes that are designed to or otherwise affect nurse migration from India. We draw upon three sources of data: (1) a scoping review of published literature on health worker migration in India, (2) a survey of 1736 health workers in India and (3) interviews with 60 key political and organisational representatives across two regions of India—Kerala and Punjab—as well as from the Delhi Capital Region. Our assessment of the role of the Indian sending state in the international migration of nurses reveals the existence of contradictory policies that are regionally differentiated and distinct. These important subnational jurisdictional policies differ in terms of context, competencies and coherence in managing health worker migration and its resulting impacts on health systems. This research highlights the need to understand jurisdictional differences in any analysis of sending state perspectives on international health worker migration to more fully assess its implication for domestic health systems and changing dynamics in international migration.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».