Dynamics of mobility-stasis in refugee journeys: Case of resettlement from Turkey to Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The refugee Odyssey is often not a linear, straightforward movement from point A to point B, from sending country to receiving one. Rather, it involves multiple paths, gateways, entry and exit points, and territories en route to the country of resettlement. Crucially, the journey involves not only mobility but also immobility and/or periods of stasis—breaks that are, in many cases, a natural part of the journey. Alongside this diversity of paths and movements, the refugee experience—understood in terms of the practices and acts of refugees en route—is also far from homogeneous. Each journey may well have an episodic character, where the course, direction, and periods of waiting for one asylum traveller can differ significantly from those of previous and/or future travellers—even if the departure point and destination are the same. Within this context, this article examines the breaks or periods of stasis that punctuate the refugee Odyssey, which we call mobistasis. We base our empirical findings on research conducted with people en route to resettlement in Canada via Turkey where they initially seek asylum and await resettlement. Drawing on fieldwork in Turkey and Canada between April 2014 and October 2016 and semi-structured interviews conducted with asylum travellers from non-European countries, the article illustrates how Turkey as the country of asylum is more than a space of mere ‘transit’. It rather constitutes a space of mobistasis—stasis within movement—in the asylum voyage towards countries of resettlement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».