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Enregistrement W7115246946

Siirtymät ja kansalaisuus kansainvälisen liikkuvuuden maailmassa

2012· other· fi· W7115246946 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDoria (University of Helsinki) · 2012
Typeother
Languefi
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésValue (mathematics)Work (physics)Government (linguistics)Quarter (Canadian coin)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Yksi keskeinen aikakautemme piirre on lisääntyvä työvoiman liikkuvuus sekä liikkuvuuden vaatimukset niin kansallisesti kuin kansainvälisestikin. EU-jäsenyyden jälkeen ulkomaille on muuttanut noin 47 000 korkeasti koulutettua Suomen kansalaista. Paluumuuttaneita, korkeakoulututkinnon suorittaneita Suomen kansalaisia on tällä ajanjaksolla ollut hieman vähemmän, 32 000. Työvoiman vapaata liikkuvuutta Euroopassa on perusteltu erityisesti taloudellisilla syillä; työmarkkinoiden joustavuuden parantamisella ja korkeammalla tuottavuudella. Vapaa liikkuvuus ja työmarkkinoiden joustavuuden kasvu nähdään Euroopan kilpailuvaltteina. Tässä julkaisussa podimme erilaisia työmarkkinoiden siirtymiä ja joustavuusilmiöitä, niiden ilmenemismuotoja ja eritasoisia merkityksiä. Spatiaalinen kansalaisuus Euroopan työmarkkinoilla -hanke kokosi yhteen yhteiskuntatieteiden ja oikeustieteiden tutkijoita tarkastelemaan rajat ylittävää liikkuvuutta sekä sen vaikutusta työelämään, työntekijöiden oikeuksiin sekä ulkomailla työskentelevien ihmisten elämänpiiriin. Hanke oli osa Suomen Akatemian Työn ja hyvinvoinnin tulevaisuus -tutkimusohjelmaa (WORK 2008–2011). Tutkimushankkeessa paneuduttiin hyvinvoinnin, työn ja muiden elämänpiirien muuttuviin suhteisiin tarkastelemalla kolmea työn perässä liikkuvaa ryhmää: Suomesta töitä hakevia maahanmuuttajia, korkeasti koulutettuja suomalaisia, jotka muuttavat Euroopan Unionin sisällä sekä Intiaan työkomennukselle lähetettyjä, etuoikeutettuja muuttajia.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,126
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0040,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1300,114

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,187 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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