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Enregistrement W2899886762 · doi:10.1080/1369183x.2018.1544487

Intergenerational strategies: the successes and failures of a Northern Thai family's approach to international labour migration

2018· article· en· W2899886762 sur OpenAlexaff
Sarah Turner, Jean Michaud

Notice bibliographique

RevueJournal of Ethnic and Migration Studies · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration and Labor Dynamics
Établissements canadiensUniversité LavalMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransnationalismLivelihoodEmic and eticAgency (philosophy)Migration studiesSociologyWork (physics)Focus groupKinshipGender studiesEconomic growthPolitical scienceGeographySocial scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

International work migration from rural Thailand is not new, yet relatively little is known about the decision-making processes regarding this livelihood strategy at the family level and across generations. Drawing on concepts of transnationalism and livelihood pathways and trajectories, this case-study traces the agency that underpins labour moves over two generations of a rural family in Chiang Rai province. The focus is on individual trajectories that exemplify how the first generation of migrant labour entered the market and the degree to which the second generation is replicating or modifying the migration patterns of their elders. We also show, from an emic perspective, who is deemed to be the most and least successful in their livelihood approach. To do so, we draw on data gathered from life stories, conversational interviews, and village visits, focusing on 45 individuals and spanning a 30 year timespan of international work migration. Moves to Saudi Arabia, Hong Kong, Japan, South Korea, Singapore, Australia and a failed endeavour to reach New Zealand are analysed, in an attempt to contribute to debates on transnationalism while highlighting individual and generational differences in migration stories, the specific roles of brokers and informal social networks, and diverse spatial practices.

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 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 enseignants0,253
Score d'incertitude au seuil0,898

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,316 · 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

Citations5
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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