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Enregistrement W2886066690

Gérer les migrations face aux défis identitaires et sécuritaires

2018· book· fr· W2886066690 sur OpenAlexaffabout
Adèle Garnier, Loïc Pignolo, Geneviève Saint-Laurent

Notice bibliographique

RevueArchive ouverte UNIGE (University of Geneva) · 2018
Typebook
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Identity, and Health
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Depuis plus d'une décennie, les politiques migratoires et d'asile font l'objet d'un virage restrictif. Tant au niveau des parcours migratoires qu'au niveau des institutions chargées de les encadrer, ces mutations entrainent une série de contradictions et d'ambivalences qui appellent au développement de nouveaux regards analytiques permettant d'en faire sens. Dans ce contexte, le projet G3 « Gérer les migrations face aux défis identitaires et sécuritaires », réunissant des chercheurs et chercheuses de l'Université Libre de Bruxelles, de l'Université de Genève et de l'Université de Montréal, a pour objectif d'analyser la gestion du phénomène migratoire en dépassant les clivages traditionnels. Situées au cœur de villes qui vivent le phénomène migratoire avec acuité, ces trois universités partenaires sont particulièrement bien outillées pour apporter une contribution significative à l'étude des défis identitaires et sécuritaires soulevés par les migrations. Le présent numéro de la collection Sociograph collige une partie des présentations réalisées lors de la première journée d'étude du projet organisée à Bruxelles en décembre 2016. Regroupant juristes, anthropologues, sociologues, psychologues sociaux et politologues, ce volume cherche ainsi à apporter des éclairages croisés sur la problématique complexe des migrations contemporaines, à la fois dans leurs dimensions institutionnelles et individuelles.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,697
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,249 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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