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Enregistrement W2561207071 · doi:10.1111/joac.12199

Migrant Agricultural Workers in Local and Global Contexts: Toward a Better Life?

2016· article· en· W2561207071 sur OpenAlexaff
Janet McLaughlin, Anelyse M. Weiler

Notice bibliographique

RevueJournal of Agrarian Change · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Ethnicity, and Economy
Établissements canadiensUniversity of TorontoWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeopoliticsAgricultureConstruct (python library)PoliticsIdeologyMigrant workersSociologyWork (physics)Political scienceOrder (exchange)Political economyEconomic growthBusinessEconomicsLawGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Four books published between 2013 and 2014 make a vital contribution towards understanding the political and ideological tools by which states and employers construct hyper‐exploitable agricultural workers. In this review essay, we provide an assessment of how these books have advanced our understandings of migrant farm labour regimes in local and international perspectives. After presenting a synopsis of each text, we critically reflect on key lessons learned, offer questions that merit further attention, and suggest directions for future research. Our review finds that despite wide differences in geopolitical and legal contexts in which migrant agricultural workers cross borders, live and work, there are remarkable resemblances in the ways in which states use (and abuse) migrant labour. Likewise, there are glaring similarities in the consequent vulnerabilities migrants experience. While each author provides compelling and empirically rich observations based on local fields of study, generally lacking are broader global connections and policy discussions about how the problems raised can be meaningfully addressed. Given the seeming ubiquity of exploitative migrant agricultural worker regimes, the fundamental question left largely unanswered is: Must ‘local’ agricultural systems depend on vulnerable imported workers in order to provide affordable food for consumers, or are there workable alternatives to this arrangement?

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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0080,008
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations21
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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