MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2088496388 · doi:10.1080/15562948.2014.909076

Small States and Nonmaterial Power: Creating Crises and Shaping Migration Policies in Malta, Cyprus, and the European Union

2014· article· en· W2088496388 sur OpenAlexaff
Ċetta Mainwaring

Notice bibliographique

RevueJournal of Immigrant & Refugee Studies · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIsland Studies and Pacific Affairs
Établissements canadiensBalsillie School of International AffairsUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésEuropean unionPower (physics)Political scienceEconomyGeographyEnvironmental protectionPolitical economyInternational tradeBusinessSociologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article examines how the power relationships between Malta and the Republic of Cyprus, on the one hand, and the European Union, on the other, shape irregular immigration policies in these two sovereign outpost island states in the Mediterranean. As member states on the EU's southern periphery, Malta and Cyprus have faced new institutional structures since their accession in 2004 within which they now construct their migration policies. Here, I examine how the new structures influence the discourse and logic of migration policies and politics and also how the seemingly small and powerless states affect regional policies. My contention is that, within this EU framework and with limited material power, the two outpost states have developed strategies based on nonmaterial power in order to defend and promote their interests. Such strategies have resulted in treating irregular immigration as a crisis in order to attract support. The new dynamics have thus resulted in more barriers to migration, and in negative consequences for the individual migrants and refugees on the islands. Although the strategies of Malta and Cyprus have been surprisingly successful in influencing regional migration governance, their long-term effectiveness is questionable, and their effects on the migrant and local population problematic.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,160
Score d'incertitude au seuil0,816

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,261 · 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.

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

Citations39
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Immigrant & Refugee StudiesMême sujetIsland Studies and Pacific AffairsTravaux en français237 207