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Enregistrement W4416594818 · doi:10.1186/s12889-025-25652-2

Labor migration in rural Nepal Arghakhanchi communities: impacts on left-behind caregivers and children

2025· article· en· W4416594818 sur OpenAlexaff
Sirjana Adhikari, Mahesh Joshı, Hari Bahadur Rana, Sabrina Cheng, Theresa P. Castillo, Peter Navario, Michelle Boyd, Keng‐Yen Huang

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSociopolitical Dynamics in Nepal
Établissements canadiensChild, Adolescent and Family Mental Health
Organismes subventionnairesUBS Optimus Foundation
Mots-clésBiostatisticsPublic healthMental healthRural areaDeveloping countryEpidemiologyService (business)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Children from migrant families with absent parents are more likely to have poorer physical and mental health than children from non-migrant families. The impact of labor migration on left-behind family members in South Asian countries is not well-known. This study aimed to examine the patterns of labor migration and its impact on the health and development of children and their caregivers in rural Nepal. METHODS: Baseline family data collected from a school-based violence prevention program were utilized. Parents/caregivers (N = 346) with school-aged children (aged 3 to 15 years attending nursery to primary grades) from the rural Arghakhanchi district of Nepal were included in the study. A series of descriptive and chi-square analyses were carried out to explore the pattern of labor migration and differences between labor-migrant and non-labor-migrant families. Multivariate linear and logistic regression analyses were applied to explore the correlates and moderators involved. RESULTS: Labor migration has been a common practice in rural Nepal, with an estimated 49% of families having parents working overseas, mostly in India (57%) and Gulf countries (39%) on low-skill labor jobs. Labor migration was significantly associated with left-behind caregivers' and children's mental health. Left-behind caregivers in father-only labor-migrant families reported higher levels of depression than did parents in non-labor migrant families and left-behind children from labor-migrant families reported greater anger than did children from non-labor migrant families. The impact of labor migration on families was moderated by social class. For low social-class father migrant families, left-behind children were at greater risk for developmental delay and behavioral problems, but there seems to be a protective effect for high social-class father migrant families (with lower risk of developmental delay and problem behaviors compared to all other groups). CONCLUSIONS: Labor migration has a substantial impact on the mental health of left-behind families and children. The impact of labor migration may vary by living social-cultural context. Understanding the complex dynamics of labor migration has important implications for local and global migration-related health service planning.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,328 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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