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Enregistrement W2501180576 · doi:10.1177/0308518x16659773

Seeking security: Gay labour migration and uneven landscapes of work

2016· article· en· W2501180576 sur OpenAlexaffabout
Nathaniel M. Lewis, Suzanne Mills

Notice bibliographique

RevueEnvironment and Planning A Economy and Space · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman sexualityCitizenshipGender studiesAgency (philosophy)SociologyRelocationReproductionSex workMigration studiesQueerNegotiationInclusion (mineral)Political sciencePolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous research has understood the migrations of gay men and other queer people through a lens of identity development, whereby relocation is driven by processes of coming out and consuming particular urban amenities. Meanwhile, labour geographers have largely overlooked sexuality, seeking to understand work-related migration in relation to gender, race, citizenship and the collective organization of workers. Drawing on the migration narratives of gay-identified men living in Ottawa, Canada, and Washington, DC, USA, we argue that the norms governing gender and sexuality within various workplaces, economic sectors and locales continuously influence migration related to work and inextricably linked processes of social reproduction. In particular, we explain how the affective needs of gay workers both deflect them from and attract them to particular locales and workplaces. In their migration destinations, gay workers tend to also transform the norms of social reproduction within workplaces and sectors. While gay workers may use migration to successfully negotiate the uneven landscapes of inclusion and visibility in North America, their agency is also constrained by the ongoing of regulation of sexuality in both workplaces and social and community environments.

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)0,001
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0120,016
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations26
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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