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Enregistrement W2292343152 · doi:10.1080/00083968.2015.1057856

The third wave: mixed migration from Zimbabwe to South Africa

2015· article· en· W2292343152 sur OpenAlexaffvenue
Jonathan Crush, Abel Chikanda, Godfrey Tawodzera

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of African Studies / Revue canadienne des études africaines · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAfrican studies and sociopolitical issues
Établissements canadiensBalsillie School of International Affairs
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmigrationRefugeeHuman migrationInternal migrationThird waveGeographyCircular migrationFamily reunificationState (computer science)Political scienceDevelopment economicsDemographic economicsSociologyPopulationImmigrationPolitical economyDemographyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Migration from Zimbabwe has recently been described as an archetypal form of “mixed migration” in which refugees and migrants are indistinguishable from one another. This paper argues that such a state-centred understanding of mixed migration oversimplifies a far more complex reality and fails to adequately account for the changing nature of Zimbabwean out-migration. Based on data from three separate Southern African Migration Programme (SAMP) surveys undertaken in 1997, 2005 and 2010 at key moments of transition, the paper shows how the form and character of mixed migration from the country has changed over time. The country’s emigration experience since 1990 is divided into three periods or “waves”. The third wave (roughly from 2005 onwards) has seen a major shift away from circular, temporary migration of individual working-age adults towards greater permanence and more family and child migration to South Africa. Zimbabwean migrants no longer see South Africa as a place of temporary economic opportunity for survival but rather as a place to stay and build a future for themselves and their families.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,172

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,284
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

Citations123
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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