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Enregistrement W1931578213 · doi:10.1111/j.1468-2435.2010.00671.x

Strategic Migrant Network Building and Information Sharing: Understanding ‘Migrant Pioneers’ in Canada

2011· article· en· W1931578213 sur OpenAlexaffabout
Kara Somerville

Notice bibliographique

RevueInternational Migration · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration and Labor Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSettlement (finance)DiasporaMigrant workersDiversification (marketing strategy)NarrativeSociologyPolitical scienceEconomic growthBusinessGender studiesEconomicsMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article explores the migrant networks that develop between migrants, non‐migrants and the larger Indian diaspora. Specifically, it examines the decision to migrate to Toronto, Canada and how this decision is shaped by, and in turn shapes the migrant network. Based on 35 interviews with migrants from Karnataka, South India, two main findings are presented. First, migrants are deliberately choosing settlement countries in which their families are not yet located, thereby becoming “migrant pioneers” in their country of settlement, which is an attempt to expand their migrant networks globally. Second, the narratives these migrants receive and subsequently impart to others are often inaccurate, which can lead to miscommunication flows among these migrant networks. These findings are considered in light of the large body of research on migrant networks and the ways they develop and transmit information. This paper argues that existing understanding of migrant networks is somewhat static. Findings indicate that these “migrant pioneers” may be engaging in global risk‐diversification strategies for subsequent generations, but may themselves suffer from the more immediate consequences of misinformed networks.

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)0,005
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,287

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0220,011
Communication savante0,0080,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations38
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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