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Enregistrement W2314956069 · doi:10.1177/0969776416631790

The European Union–West African sea border: Anti-immigration strategies and territoriality

2016· article· en· W2314956069 sur OpenAlexafffund
Luna Vives

Notice bibliographique

RevueEuropean Urban and Regional Studies · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Refugees, and Integration
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaMinisterio de Educación, Cultura y DeporteUniversidad Complutense de Madrid
Mots-clésIrregular migrationDeportationTerritorialityImmigrationEuropean unionPolitical scienceRefugeeNegotiationState (computer science)International tradeGeographyEconomyDevelopment economicsBusinessEconomic geographyEconomicsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The fight against unwanted sea migration in Southern Europe has triggered the territorial redefinition of European Union (EU) borders and transformed the relationship between sending and receiving countries in the region. This paper focuses on the strategies that the EU and Spain adopted to seal the maritime border around the Canary Islands between 2005 and 2010. According to the primary and secondary data used here, the closure of the Atlantic route that happened in this period was the result of the combination of defensive and preventative measures along and beyond this section of the EU border. Initiatives aimed at promoting economic development, creating jobs at origin, and temporary migration programs paved the way for cooperation among governments, thus making possible the deployment of military resources along the border, the return/deportation of unwanted EU-bound migrants, and the externalization of migration control responsibilities. Cooperation and the mixture of proactive and reactive initiatives seen in this case study are likely to become the hallmark of a new kind of global anti-immigration border that extends beyond the territory of the state.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations43
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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