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Enregistrement W1561075971

Xenophobia, International Migration and Human Development

2009· preprint· en· W1561075971 sur OpenAlexfundno aff
Jonathan Crush, Sujata Ramachandran

Notice bibliographique

RevueScholars Commons (Wilfrid Laurier University) · 2009
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration and Labor Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaInternational Development Research Centre
Mots-clésXenophobiaDevelopment economicsVulnerability (computing)HostilityAmbiguityPolitical scienceDeveloping countryHuman rightsCriminologyPolitical economySociologyEconomic growthSocial psychologyRacismPsychologyEconomicsLawComputer security
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the continuing discussion on migration and development, the vulnerability of all migrant groups to exploitation and mistreatment in host countries has been highlighted along with an emphasis on protecting their rights. However, xenophobia has not yet received explicit attention although anti-migrant sentiments and practices are clearly on the rise even in receiving countries in developing regions. Despite gaps in existing empirical work, research and anecdotal evidence exposes pervasive forms of discrimination, hostility, and violence experienced by migrant communities, with the latter becoming easy scapegoats for various social problems in host countries. This study attempts to insert xenophobia in this debate on migration and development by examining the growth of this phenomenon in host countries in the South. It provides short accounts of xenophobia witnessed in recent times in five countries including South Africa, India, Malaysia, Libya, and Thailand. The ambiguity surrounding the concept is discussed and crucial features that define xenophobia are outlined. A variety of methods to study it are likewise identified. Using a wide range of examples from diverse contexts, the paper explores possible reasons for the intensification of xenophobia. The final sections of the paper briefly outline the developmental consequences of rampant xenophobia for migrant and host populations while examining policy options to tackle it.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,963
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,244 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations22
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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