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Enregistrement W1990731448 · doi:10.1017/s0008423906299979

Negotiating Citizenship: Migrant Women in Canada and the Global System

2006· article· en· W1990731448 sur OpenAlexaboutno aff
Judith Soares

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Political Science · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration and Labor Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCitizenshipContext (archaeology)GlobalizationNegotiationPolitical scienceGlobal citizenshipState (computer science)CapitalismSociologyGender studiesPolitical economyLawPoliticsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Negotiating Citizenship: Migrant Women in Canada and the Global System , Daiva K. Stasiulis and Abigail B. Bakan, Toronto: University of Toronto Press, 2005, pp. 233. Negotiating Citizenship is a thoughtful, well-researched and insightful book concerned with the topical issue of citizenship and contesting citizenship rights within the context of global capitalism. It is a timely and comprehensive piece that interrogates and dissects traditional theories of citizenship, and offers an alternative theoretical perspective on the basis of examining the status and condition of foreign domestic workers and nurses who migrate to Canada from two similar but different regions of the world: the Caribbean and the Phillipines. In creating the context for discussion, the work takes the reader on the journey of these migrant women workers from their home countries in the “Third World” where national labour markets are becoming increasingly unable to absorb surplus labour and where they have been adversely affected by the anti-social structural adjustment policies of the International Monetary Fund (IMF), to the more economically developed Canada where the state encourages them to work without providing them with citizenship rights. By so doing, as the text points out, the Canadian state, which still has primacy under globalization, reinforces the vulnerability of an already vulnerable social group for which migration is a survival strategy.

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)0,001
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil0,885

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0390,021
Communication savante0,0140,005
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations28
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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