Notice bibliographique
Résumé
Post 9/11, immigration looms large in concerns about national security. Today, visitors, if not immigrants, conjure up specters of physical and bio-terrorism and the theft of jobs. Written before and without reference to current debates and concerns, Amy L. Fair-child's Science at the Borders is nonetheless a reminder of America's long history of engagement with immigration. Through detailed analysis of numbers, combined originally with Foucaultian theory, Fairchild traces changes in the immigrant medical examination to make nuanced and sophisticated arguments about “science and power—of the power of an industrial mindset to penetrate science and make the immigrant medical exam into a tool for defining and shaping the nation's laboring classes” (p. 16). Fairchild's material and analysis make novel and important contributions to immigration history. The book is based on extensive quantitative analysis of immigration records. Rich first-person narratives personalize the numbers. Fairchild clearly enjoyed playing with the numbers and letting them define both the statistical story and the lines of her argument. She uses the term line often and creatively to refer at once to the graphs resulting from statistical analysis, the discipline of the industrial assembly line, and the social and racial divisions among immigrants (p. 86). In this spirit, Fairchild divides her book into two sections. The first, “Numbers Large,” examines the big picture of immigration inspection as an inclusionary tool that the United States used to build its labor force and economic power. Despite the title “Numbers Large,” this section is as much theoretical as statistical, and it uses the personal tales of the numerical majority repeatedly and forcefully to remind us that medical inspection did not exclude most immigrants from entry. The “overarching purposes of the exam,” she argues, “was to control rather than to exclude” (p. 106). It helped import and produce healthy and appropriate workers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,260 | 0,131 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».