MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2897053320 · doi:10.29173/cons29330

"Your Tired, Your Poor, Your Huddled Masses": American Responses to the Indochinese and Syrian Refugee Crises

2017· article· en· W2897053320 sur OpenAlexvenueno aff
Emily Tran

Notice bibliographique

RevueConstellations · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVietnamese History and Culture Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRefugeePolitical scienceHistoryCriminologyPsychologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2015, in the midst of the European migrant crisis, the United States admitted 10,000 Syrian refugees.This was but a miniscule portion of the 4.9 million refugees who had been displaced by the war in the Syrian Arab Republic by the end of that year, and paled in comparison to the efforts of many European nations.That the U.S. commitment to receive and resettle Syrian refugees in 2015 was so small, and that even this low figure served to attract substantial criticism and dismay, is indicative of the divisive nature of the issue of refugee resettlement in the United States.This attitude of reluctance and even animosity toward refugee resettlement is stark in contrast to the expansive American commitment to refugees forty years prior during the height of the Indochinese refugee crisis when, between fall 1978 and the end of 1980, over 166,000 refugees from Vietnam, Laos, and Cambodia entered the United States.This study examines the discourses surrounding refugee resettlement in the United States during the Indochinese refugee crisis of the late 1970s and the ongoing European migrant crisis, with a focus on how the political context of these crises shaped the response of the American government and public.Ultimately, this research demonstrates how foreign policy concerns, domestic political culture, and conceptions of American identity all contribute to determining the extent to which Americans welcome or reject the world's refugees in times of crisis.On November 9, 2016, U.S. presidential candidates Donald Trump and Hillary Clinton met in the second presidential debate of the year's election.When asked about his proposal to ban Muslims from entering the United States, Trump turned to the European migrant crisis."They're coming in by the tens of thousands because of Barack Obama," he declared, "and Hillary Clinton wants to allow a 550 percent increase over Obama."The danger, Trump claimed, was that "people are coming into our country, like we have no idea who they are, where they're from, what their feeling about our country is, and she wants 550 percent more."By Trump's interpretation, the "hundreds of thousands of people coming in from Syria" were in fact "the greatest Trojan horse of all time."Clinton countered Trump's security concerns by affirming that she would "not let anyone into our country that I think poses a risk to us."She further invoked a

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0180,010
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0020,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,306 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueConstellationsMême sujetVietnamese History and Culture StudiesTravaux en français237 207