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Record W2090787990 · doi:10.11564/20-1-388

Migration et emploi urbain : le cas de Ouagadougou au Burkina Faso

2013· article· fr· W2090787990 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueAfrican Population Studies · 2013
Typearticle
Languagefr
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicTaxation and Compliance Studies
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’objectif de la présente étude est d’examiner le lien entre migration et emploi dans un contexte urbain, celui de Ouagadougou la capitale du Burkina Faso. Nous privilégions ici l’accès au premier emploi rémunéré car il représente une étape cruciale dans le cheminement professionnel et constitue un indicateur-clé de la possibilité de se soustraire à la pauvreté. En corollaire, un accès tardif à un premier emploi rémunéré pourrait être source de pauvreté. A partir des données de l’enquête nationale, sur « dynamique migratoire, insertion urbaine et environnement au Burkina Faso », menée en 2000, deux outils essentiels de l’analyse des biographies, les courbes de survie de Kaplan-Meier et les régressions semi-paramétriques à risques proportionnels, sont utilisés pour évaluer le temps nécessaire pour obtenir un premier emploi ou pour mieux comprendre ce qui mène au premier emploi rémunéré. Les caractéristiques individuelles (sexe, niveau d’instruction), et les informations recueillie sur l’origine familiale (l’activité du père et de la mère), et l’ethnie sont utilisées comme variables de contrôle. Les analyses présentées suggèrent que le rôle de la migration sur l’accès à un premier l’emploi joue très peu pour les femmes alors que les migrants semblent avoir un avantage net sur les non migrants. L’origine sociale semble avoir peu d’impact sur l’accès au premier emploi mais la crise économique et/ou et la mise en œuvre des programmes d’ajustement structurel font que la pauvreté touche plus les jeunes générations qui semblent accéder plus tardivement à un premier emploi rémunéré.

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.

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)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.147
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.001

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 head0.066
GPT teacher head0.289
Teacher spread0.223 · 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