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Enregistrement W1994905133 · doi:10.1177/0002764211407838

Identifying the Battle Lines

2011· article· en· W1994905133 sur OpenAlexaboutno aff
Patricia Vanderkooy, Stephanie J. Nawyn

Notice bibliographique

RevueAmerican Behavioral Scientist · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Refugees, and Integration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFlorida International University
Mots-clésImmigrationMiamiLegislationImmigration reformPublic administrationCivic engagementPoliticsPolitical scienceImmigration lawImmigration policyCommunity organizationLocal communitySociologyPublic relationsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Services designed to facilitate immigrant integration and civic-political engagement in the United States are highly privatized compared to those in Canada, where state funding provides the bulk of funding for immigrant needs, leading to a political context in which social welfare for immigrants is thin but opportunities to challenge state policies are perhaps greater. However, the decoupling of federal immigration policies from local integration presents challenges to local actors attempting to influence legislation at the federal level. This article is an exploration of the tensions between local and national organizing for comprehensive immigration reform (CIR) in the United States, with a particular focus on the effects of these tensions among local immigrant community organizations in Miami, Florida. The authors present data gathered from the Immigrant Participation and Immigration Reform project, a national effort to increase the civic engagement of individual immigrants, to build the capacity of immigrant organizations in civic engagement, and to build local-to-national relationships for the purposes of passing CIR. The authors compare two levels of engagement: local community organizing and national collaborations. Using ethnographic data from local and regional organizations in Miami, the authors explore the tensions organizers felt between local and national engagement with immigration legislation and how organizers responded to those tensions.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,478
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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,287 · 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'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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