Notice bibliographique
Résumé
At the same time as transnational migration has become common worldwide, the number of immigrants to the Republic of Korea has increased greatly. The number of immigrants was approximately 5,180,000 in the year 2005 alone (table 1). This represented a 77.2 per cent increase since 1995, or an average annual rate of increase of 5.7 per cent over the past 10 years. Within this general trend, it is important to note that the change in the number of male and female migrants differs greatly. While the number of males migrating to the Republic of Korea since 1995 increased by 44.3 per cent, there was an increase of 150.5 per cent in female migrants during the same period. Since the mid-1990s, females have accounted for a majority of the increase in the number of migrants entering the country. Within the trend of feminization of migration1, there is also a specific feature in the trend of female migration to the Republic of Korea. When viewing the type of visa issued according to sex, excepting the E-6 visa (arts and entertainment), employment-related visas2 are mostly issued to males and recently these numbers have been rapidly increasing, whereas the proportion of work-related visas issued to females is decreasing, showing a great gap in the type of visa issued between the genders (table 2). On the other hand, the E-6 visas (arts
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,191 | 0,056 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».