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Record W2004970671 · doi:10.1353/ces.2013.0050

Integration of Minority Migrant Workers in Lanzhou, China

2013· article· fr· W2004970671 on OpenAlexvenueno aff
Eva Xiaoling Li, Peter S. Li, Zong Li, Wen Hua, Wen Sheng Rong, Abuduhade Abuduhade

Bibliographic record

VenueCanadian ethnic studies · 2013
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicChina's Socioeconomic Reforms and Governance
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsEntitlement (fair division)ChinaMigrant workersSocial securityInequalitySocial integrationWork (physics)Economic growthDemographic economicsEconomic JusticePolitical scienceSociologyEconomics

Abstract

fetched live from OpenAlex

La recherche sur les travailleurs migrants chinois - ceux qui ont été officiellement inscrits dans des familles d’agriculteurs, mais qui travaillaient en ville - a montré que le système chinois hukou , ou système d’enregistrement, limitait leur capacité à obtenir l’immatriculation dans des familles urbaines, indispensable pour avoir accès à la sécurité sociale. Il y a eu peu de recherche sur l’intégration de travailleurs migrants d’origine minoritaire. À partir de l’enquête de 2011 sur 1.090 d’entre eux à Lanshou, une ville du Nord de la Chine, cet article porte sur deux aspects de leur intégration : l’un, objectif, mesure leur accès aux bénéfices de la sécurité sociale, l’autre, subjectif, évalue à quel point ils voient de l’iniquité dans leurs perspectives d’emploi. Nous défendons ici le fait que l’intégration de travailleurs migrants appartenant à des minorités chinoises comprend le fait d’être traité comme les autres sur la base de bénéfices en tant qu’urbains, et que ceci affecte leur sens d’équité dans le marché du travail. Nos conclusions donnent à penser que l’intégration de ces travailleurs ne se résume pas à des facteurs culturels et économiques, mais comprend aussi des questions sur les droits et un sens de l’inégalité.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.874
Threshold uncertainty score0.603

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.079
GPT teacher head0.347
Teacher spread0.268 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations7
Published2013
Admission routes1
Has abstractyes

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