Transferts des migrants tunisiens et qualification – théorie et évidence
Bibliographic record
Abstract
L’objectif de cet article est de comprendre pourquoi certains migrants envoient relativement plus de transferts vers leur pays d’origine que d’autres. En prenant appui sur les résultats d’une enquête se rapportant aux émigrants tunisiens, on teste la validité d’un modèle théorique se situant dans la lignée des travaux de Stark (1991) selon lequel le montant des fonds transférés dépend négativement du niveau de qualification de l’émigrant. De par les mécanismes de révélation de l’information concernant leur niveau de qualification, les émigrants peu qualifiés envoient relativement plus de fonds afin de mieux préparer leur réinsertion dans le pays d’origine. Les transferts s’assimilent alors à la contrepartie d’un service qui sera fourni par les membres de la famille de l’émigrant lorsqu’il sera de retour chez lui ; ils constituent une forme de contrat d’assurance. Les résultats de l’estimation d’un modèle Tobit généralisé mettent en évidence l’impact négatif et significatif de la variable représentant le niveau de qualification de l’immigré sur la proportion des transferts dans le revenu total. Conformément aux prévisions du modèle théorique, les immigrés tunisiens les moins qualifiés envoient relativement plus de transferts.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
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".