Mortality, Surveillance and the Tertiary “Funnel Effect” on the U.S.-Mexico Border: A Geospatial Modeling of the Geography of Deterrence
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Theories of migration deterrence have long posited that border enforcement infrastructure pushes migration routes into more rugged and deadly terrain, driving an increase in migrant mortality. Applying geospatial analysis of landscape and human variables in one highly-trafficked corridor of the Arizona / Sonora border, we test whether the expansion of surveillance infrastructure has in fact shifted migrants’ routes toward areas that are more remote and difficult to traverse. We deploy a modeling methodology, typically used in archaeological and military science, to measure the energy expenditure of persons traversing the borderlands. Outcomes of this model are then compared to the changes in border infrastructure and records of fatality locations. Findings show that there is a significant correlation between the location of border surveillance technology, the routes taken by migrants, and the locations of recovered human remains in the southern Arizona desert. Placed in the context of ongoing efforts by the United States to geographically expand and concentrate border surveillance and enforcement infrastructure, we argue that this suggests a third “funnel effect” that has the outcome of maximizing the physiological toll imposed by the landscape on unauthorized migrants, long after migration routes have moved away from traditional urban crossing areas.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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