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Enregistrement W2800208747 · doi:10.1093/rsq/hdx021

Mixed Up: International Law and the Meaning(s) of “Mixed Migration”

2017· article· en· W2800208747 sur OpenAlexaboutno aff
Marina Sharpe

Notice bibliographique

RevueRefugee Survey Quarterly · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Refugees, and Integration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRefugeePhenomenonImmigrationMeaning (existential)Action (physics)Refugee lawSociologyLaw and economicsPolitical scienceMigration studiesPolitical economyPositive economicsSocial psychologyLawEpistemologyPsychologyGender studiesEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Refugees and other distinct migrant populations often travel together. The policy concept of “mixed migration” arose to describe this migration phenomenon. However, the term has various meanings. These can be divided into two categories: on the one hand are understandings that focus solely on the complex composition of migration flows; on the other are meanings that consider both complexity and individuals’ mixed motivations for moving. Because of this, “mixed migration” has contributed less to thinking around, and humanitarian action in relation to, migration than it might otherwise have. This article describes these diverse understandings and harnesses relevant legal principles − drawn from refugee, human rights, humanitarian, and transnational criminal law, as well as from the law of the sea − in support of one understanding of the term. It argues that international law augers in favour of an understanding focused solely on complexity, because the legal principles applicable in mixed migration situations apply regardless of individual motivations. Including such motivations within the policy concept only serves to divorce “mixed migration” from its legal underpinnings. Moreover, understanding “mixed migration” in terms of varied individual motivations for moving might fuel populist anti-immigration sentiment. A complexity-based understanding of mixed migration would enhance the concept’s utility.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0110,042
Communication savante0,0180,020
Science ouverte0,0010,011
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,275 · 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'étudeSans objet
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

Citations45
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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