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Enregistrement W2765550381 · doi:10.1017/s0020743817000666

“PEOPLE EAT PEOPLE”: THE INFLUENCE OF SOCIOECONOMIC CONDITIONS ON EXPERIENCES OF DISPLACEMENT IN JORDAN

2017· article· en· W2765550381 sur OpenAlexaff
Giulia El Dardiry

Notice bibliographique

RevueInternational Journal Middle East Studies · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Refugees, and Integration
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRefugeeState (computer science)Socioeconomic statusGender studiesDisplacement (psychology)SalientSociologyArgument (complex analysis)Political sciencePsychologyLawMedicinePopulationDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article explores the ways in which refugee and host experiences of displacement in Jordan between 2010 and 2013 were articulated in a socioeconomic register that coincided with, but was also independent of, both state biopower and historical cross-border regionalisms. I argue that this register became salient due to a shared understanding of everyday life as characterized by what I term hunger , a state of depredation where “people eat people” to attain their own well-being. In pursuing this argument, the article has two goals: to show how Iraqis and Jordanians negotiated the complexities of living together in hunger by censuring individuals—locals and foreigners, rich and poor—who contributed to producing hunger rather than to alleviating it, and by consciously resisting the corrosive effects of hunger on social relations; and, more generally, to challenge universalizing understandings of refugee experiences according to which local tensions between refugees and hosts are derivative of a globalized antiforeigner discourse.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,322
Score d'incertitude au seuil0,978

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,319 · 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.

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

Citations17
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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