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Enregistrement W1594345357 · doi:10.5860/choice.46-2334

Making people illegal: what globalization means for migration and law

2008· article· en· W1594345357 sur OpenAlexaff
Catherine Dauvergne

Notice bibliographique

RevueChoice Reviews Online · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEuropean Criminal Justice and Data Protection
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlobalizationCitizenshipSovereigntyHegemonyPolitical scienceLawMythologyIrregular migrationRule of lawCriminal lawPolitical economySociologyCriminologyLaw and economicsHistoryEthnologyPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This book examines the relationship between illegal migration and globalization. Under the pressures of globalizing forces, migration law is transformed into the last bastion of sovereignty. This explains the worldwide crackdown on extra-legal migration and informs the shape this crackdown is taking. It also means that migration law reflects key facets of globalization and addresses the central debates of globalization theory. This book looks at various migration law settings, asserting that differing but related globalization effects are discernible at each location. The ‘core samples’ interrogated in the book are drawn from refugee law, illegal labor migration, human trafficking, security issues in migration law, and citizenship law. Special attention is paid to the roles played by the European Union and the United States in setting the terms of global engagement. The book’s conclusion considers what the rule of law contributes to transformed migration law. • Of interest across a range of disciplines, certainly not just law • Brings together questions that are often treated separately. e.g. refugee law, citizenship law, illegal labor migration etc. • Contributes to the field of globalization theory

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,027
Communication savante0,0130,013
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,155
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,245 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations293
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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