Biopolitical Management, Economic Calculation and “Trafficked Women”
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Narratives surrounding human trafficking, especially trafficking in women for sex work, employ gendered and racialized tropes that have among their effects, a shrouding of women's economic decision-making and state collusion in benefiting from their labour. This paper explores the operation of these narratives in order to understand the ways in which they mask the economics of trafficking by sensationalizing the sexual and criminal aspects of it, which in turn allows the state to pursue political projects under the guise of a benevolent concern for trafficked women and/or protection of its own citizens. This paper will explore one national example: Article 18 of Italian Law 40 (1998). I argue that its passage has led to an increase in cooperation with criminal prosecution of traffickers largely because it approaches trafficked women as capable of making decisions about how and what they themselves want to do. This paper will also consider a more global approach to trafficking embedded in the concept of "migration management", an International Organization for Migration (IOM) framework that is now shaping EU, US and other national immigration laws and policies that impact trafficking. It will also examine the inherent limitations of both the national and global approach as an occasion to unpack how Article 18 and Migration Management function as forms of biopolitical management that participate in the production of "trafficking victims" into a massified population to be managed, rather than engender a more engaged discussion of what constitutes trafficking and how to redress it.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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