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Enregistrement W1573395312

From Migrants to Citizens: Membership in a Changing World

2000· book· en· W1573395312 sur OpenAlexaboutno aff
T. Alexander Aleinikoff, Douglas B. Klusmeyer

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Refugees, and Integration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCitizenshipPolitical scienceImmigrationPolitical economyEthnic groupPoliticsEuropean unionInterdependenceGovernment (linguistics)Diversity (politics)Face (sociological concept)DemocracyPublic administrationLawSociologySocial scienceInternational tradeEconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Citizenship policies are changing rapidly in the face of global migration trends and the inevitable ethnic and racial diversity that follows. The debates are fierce. What should the requirements of citizenship be? How can multi-ethnic states forge a collective identity around a common set of values, beliefs and practices? What are appropriate criteria for admission and rights and duties of citizens? This book includes nine case studies that investigate immigration and citizenship in Australia, the Baltic States, Canada, the European Union, Israel, Mexico, Russia, South Africa and the United States. This complete collection of essays scrutinizes the concrete rules and policies by which states administer citizenship, and highlights similarities and differences in their policies. From Migrants to Citizens , the only comprehensive guide to citizenship policies in these liberal-democratic and emerging states, will be an invaluable reference for scholars in law, political science, and citizenship theory. Policymakers and government officials involved in managing citizenship policy in the United States and abroad will find this an excellent, accessible overview of the critical dilemmas that multi-ethnic societies face as a result of migration and global interdependencies at the end of the twentieth century.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,026

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,014
Communication savante0,0100,011
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,273 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations108
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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