Utilize este identificador para referenciar este registo: http://hdl.handle.net/10071/28152
Autoria: Fonseca, A. F.
Louçã, L.
Editor: Manuel João Ramos
Pedro Neto
Giulia Daniele
Data: 2022
Título próprio: Network-based approaches for studying migrations
Título e volume do livro: Border crossings in and out of Europe
Paginação: 200 - 231
Referência bibliográfica: Fonseca, A. F., & Louça, J. (2022). Network-based approaches for studying migrations. EM Manuel João Ramos, Pedro Neto, & Giulia Daniele (Eds.). Border crossings in and out of Europe (pp. 200-231). Centro de Estudos Internacionais do Instituto Universitário de Lisboa (CEI-Iscte).
ISBN: 978-989-781-719-9
Palavras-chave: Refugiados -- Refugees
Global flows
Algorithms network science
Resumo: Recently the United Nations released an updated version of its Global Migration Dataset (UNHCR, 2017). We applied network science methods in order to uncover structural patterns within global migration flows observed in these data. Results revealed strong patterns in global migration, resulting from geographical and cultural constraints. Specifically, the Louvain community detection algorithm aggregated countries according with their linguistic, political, and economic affinities. Additionally, the Infomap community detection algorithm explored the distance and geography factors influencing migration flows. Both results weighted flow dynamics over a migration dataset related to the period from 1995 to 2017.
Arbitragem científica: yes
Acesso: Acesso Aberto
Aparece nas coleções:ISTAR-CLN - Capítulos de livros nacionais

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