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Enregistrement W2562674053 · doi:10.24043/isj.260

An Institutional Approach to Bordering in Islands: The Canary Islands on the AfricanEuropean Migration Routes

2011· article· en· W2562674053 sur OpenAlexvenueno aff
Dirk Godenau

Notice bibliographique

RevueIsland Studies Journal · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIsland Studies and Pacific Affairs
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIrregular migrationTerritorialityEuropean unionEnforcementImmigrationGeographyEconomic geographyPolitical scienceMaritime boundaryInternational tradeEconomyDevelopment economicsBusinessEconomicsInternational lawEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Islands play a significant role in international irregular maritime migration. Frequently they are part of maritime interstitial spaces between states, and their location, combined with institutional membership, makes them part of international migration routes and subject to border management strategies. In this paper borders are analysed as social institutions used for regulating relative permeability through rules of entry and exit for persons, goods and capital. Borders institutionalize territoriality and are politically implemented by states. They are selective, also in migration, and irregular border transit is not always indicative of an inability to control. The Canary Islands are used as an illustrative example of how border management at the southern edge of the European Union has evolved towards more coercive deterrence and tighter surveillance. The Canary Islands experienced irregular maritime immigration from the west African coasts during the first decade of the 21st century and most of these migrants intended to use the islands as transit space towards the European continent. Increasing surveillance in countries of origin, enforcement of border controls and stricter return policies were used to stop flows. The so-called “cayuco crisis” in 2006 induced institutional change in border management and forced the active involvement of the EU through FRONTEX.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,724
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,217 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations27
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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