International Migration in the Caribbean
Notice bibliographique
Résumé
This paper provides a broad overview of the migration phenomenon in the Caribbean based on available evidence. It first describes the migration context in the region, with a focus on key migration related facts, significant trends, and current and future challenges. It then identifies and discusses examples of policies implemented in the region, including evidence on their impact track record. Migration presents both significant challenges and opportunities for the long-term socioeconomic development of the region. The paper’s main takeaways include the following. Mass emigration of working-age individuals is a significant concern for all countries in the region as skills gaps in sectors such as education, health, and information technology have emerged. Empirical evidence and theory suggest that the most effective way to address issues related to brain drain is to increase opportunities and incentives for skilled nationals to stay in the origin country. While some Caribbean countries participate in temporary migration work programs with the United States and Canada, there is scope to increase take-up and the positive impacts of such programs for migrants, origin countries, and destination countries. High remittance transfer costs remain an obstacle for migrants sending money through official channels and limit economic gains for migrants and their families. Migration policy evaluations should be conducted more systematically to enable decision makers to better promote safer and more orderly migration. Last but not least, systematic compilation and analysis of migration data are important gaps to be addressed.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 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 ».