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Enregistrement W1519976869 · doi:10.1111/sjtg.12012

Managing migration in the <scp>G</scp>reater <scp>M</scp>ekong <scp>S</scp>ubregion: Regulation, extra‐legal relation and extortion

2013· article· en· W1519976869 sur OpenAlexaff
Sai S.W. Latt

Notice bibliographique

RevueSingapore Journal of Tropical Geography · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAsian Geopolitics and Ethnography
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesMinistry of Education, India
Mots-clésExtortionState (computer science)Ethnic groupCapitalismPolitical scienceSociologyPolitical economyEconomyPoliticsEconomicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One major aim of the Greater Mekong Subregion (GMS) integration programme, supported by the Asian Development Bank (ADB), is to foster regional ‘community’ for sharing resources, people and financial flows. This ‘community’ is the target of both economic growth and poverty reduction. The emphasis on ‘community’ in the ADB's mushrooming quantity of documents raises important questions about what kinds of people are included, in what roles and with what kinds of support and protection. This paper explores these questions in relation to the political economy of regulating ethnic migrants from Myanmar working in Thailand. This paper argues that extra‐legal relations between migrants and state/para‐state agents constitute a crucial part of regulation. In transferring the regulation of migration to the national scale, the ADB inadvertently reinforces national differences between Thais and cross‐border people. Additionally, the complicated and fluctuating implementation of national regulations in both countries leaves migrants subject to violence and extortion from state and quasi‐state agents in Thailand. This paper shows that the dynamics of global capitalism require ‘deportable labour’ supplied by ethnic migrants who are included in the GMS community as the most invisible, vulnerable and exploited members.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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