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Enregistrement W2889850199 · doi:10.24847/55i2018.187

Migration and Refugee Policy-Making in Modern Egypt, Morocco, & Turkey

2018· article· en· W2889850199 sur OpenAlexaff
Kelsey P. Norman

Notice bibliographique

RevueMashriq & Mahjar Journal of Middle East and North African Migration Studies · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMiddle East Politics and Society
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRefugeeMiddle EastRefugee crisisPolitical sciencePoliticsGeographyHost (biology)Development economicsEconomyEconomic growthEconomicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While coverage of the 2015 refugee crisis highlighted the impact on Europe, countries of the Middle East and North Africa host approximately four times the number of refugees, in addition to millions of migrants. This paper asks: What options do host states in the Middle East and North Africa have for engaging with migrants and refugees residing semipermanently on their territory? It presents a new policy option, “indifference,” that allows us to understand the important transformations taking place in MENA host countries. To examine how indifference might be strategically selected and utilized by host states, the paper draws on data collected over two years in Egypt, Morocco, and Turkey. It finds that these states used a policy of indifference to manage their migrant and refugee influxes throughout the 1990s and 2000s, and also examines the security, diplomatic, and economic factors that led them to begin changing their policies in 2013.   Cover image is a beauty salon run by migrants in the Rabat neighborhood of Hay Nahda. Photo by author (2015).

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 enseignants0,323
Score d'incertitude au seuil0,896

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 savante0,0000,000
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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations12
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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