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Enregistrement W2171985032

# Mexico-U.S. Migration and Labor Unions: Obstacles to Building Cross-Border Solidarity

2003· article· en· W2171985032 sur OpenAlexaboutno aff
Julie R. Watts

Notice bibliographique

RevueeScholarship (California Digital Library) · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLabor Movements and Unions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSolidarityImmigrationCenter (category theory)SociologyPolitical scienceGeographyLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite persistent Mexican migration, deepening North American economic integration, and the recent predominance of migration on the U.S.-Mexico bi-national agenda, cross-border labor union efforts to collaborate on immigration policy and migrant worker rights have been sporadic, reactive, and lacking in concerted action.Based on recent interviews conducted with U.S. and Mexican labor union representatives, migration scholars, immigrant advocacy groups, and government officials, Watts examines the historical, political, and institutional obstacles to cross-border labor union solidarity on migration issues.Over the last decade, the North American Free Trade Agreement (NAFTA) has deepened economic integration between the U.S. and Mexico by lowering barriers to trade and investment.Since 1993, the value of trade between the U.S. and Mexico has almost tripled from $81 billion to $232 billion and Mexico is now the second largest trading partner for the U.S. after Canada. 1 Although not facilitated by NAFTA, 2 Mexico-U.S. migration also has increased and is equally vital to the region.Between 1994 and 2001, annual legal and illegal Mexico-U.S. migration increased from 300,000 to 500,000. 3 Over a 10-year period, the Mexican-born population in the U.S. increased by 53% to reach 20.6 million in 2000.Of these Mexican-born, those who are immigrants totaled just over 9 million. 4 Finally, an estimated 4.8 million undocumented Mexicans are in the U.S., a 58% increase from 1990. 5 1 Griswold, D.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,887
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,004
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,295 · 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'étudeSans objet
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

Citations19
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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