Mobilidade Geográfica e Carreira: jovens universitários que querem se inserir no mercado de trabalho canadense
Bibliographic record
Abstract
O fenômeno da mundialização proporciona mobilidade geográfica e novas oportunidades para jovens que buscam experiências de carreira intercultural. A internacionalização das organizações promove uma demanda ampliada no mercado de trabalho por profissionais competentes e qualificados em todos os sentidos. Este estudo articula os temas mobilidade geográfica, carreira e mercado de trabalho canadense, através de entrevistas com estudantes estrangeiros da Concordia University of Edmonton, na província de Alberta/Canadá, realizadas no ano de 2018. As categorias de análise abordaram duas categorias: (a) intenções, anseios e dificuldades; e, (b) motivos para inserção profissional em pais estrangeiro, no caso o Canadá. Os principais achados da pesquisa indicam que o estudante estrangeiro está mais habituado a lidar e a enfrentar culturas e situações diferentes das suas de uma maneira mais fácil que o brasileiro. O que se pode observar é que todos anseiam crescimento educacional e profissional, ampliar networking, adquirir maior fluência no outro idioma e dar início à sua carreira, mesmo que comecem exercendo funções diferentes da sua área de estudo.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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.
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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".