Turning Brain Drain into Brain Gain: Harnessing Pakistan's Skilled Diaspora
Notice bibliographique
Résumé
Leaders in developing nations are increasingly concerned about the economic impact of losing highly qualified citizens to opportunities in more developed countries, particularly countries in the West. This diaspora phenomenon, often labeled brain drain, refers to developing countries losing intellectual capital through the emigration of highly skilled individuals. To understand brain drain, the objective of this exploratory descriptive and interpretive study was to explore the various conditions under which Pakistani diaspora settled in the Greater Toronto Area (GTA) would be willing to engage in knowledge transfer activities. Theoretical frameworks of reciprocity and human capital theory grounded this study. The guiding research question was: What are the conditions under which diaspora members would be willing to engage in knowledge transfer activities with Pakistan? The study used an exploratory descriptive research design with an interpretive approach to examine leveraging diaspora engagement to convert brain drain to brain gain in Pakistan. Interviewing diaspora was essential to determine how developing countries, like Pakistan, can harness the knowledge of its diaspora for developmental purposes. A total of 15 face to face interviews of Pakistani diaspora who settled in the Greater Toronto Area were conducted for this study. Based on the findings of the study, Pakistan has a significant opportunity to tap into its more than seven million diaspora (Haq et al., 2013) and engage them for its capacity building purposes. Findings from the study indicated diaspora knowledge transfer is dependent on life stages and years spent in a new country. Individuals new to a country are less likely to engage in knowledge transfer than those who have lived in a new country for a longer duration. To achieve success in engaging with Pakistani diaspora, factors like mutual trust, a need to approach diaspora engagement in a structured manner and more importantly a need to have a broad vision on the part of sending countries were considered essential requirements to achieve a successful diaspora engagement strategy. There is a need and an opportunity for Pakistan to reflect and transform its thinking about its diaspora and the developmental role they might play beyond sending remittances.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».