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Enregistrement W2956093410 · doi:10.3390/socsci8070198

Border and Migration Controls and Migrant Precarity in the Context of Climate Change

2019· article· en· W2956093410 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueSocial Sciences · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change, Adaptation, Migration
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPrecarityVulnerability (computing)Climate changeContext (archaeology)Economic geographyCorporate governanceForced migrationPolitical scienceRefugeePhenomenonDevelopment economicsGeographyEconomicsComputer securityEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change impacts natural and human systems, including migration patterns. But isolating climate change as the driver of migration oversimplifies a complex and multicausal phenomenon. This article brings together the literature on global migration and displacement, environmental migration, vulnerability and precarity, and borders and migration governance to examine the ways in which climate-induced migrants experience precarity in transit. Specifically, it assesses the literature on the ways in which states create or amplify precarity in multiple ways: through the use of categories, by externalizing borders, and through investments in border infrastructures. Overall, the paper suggests that given the shift from governance regimes purportedly based on protection and facilitation to regimes based on security, deterrence, and enforcement, borders are complicit in producing and amplifying the vulnerability of migrants. The phenomenon of climate migration is particularly explicative in demonstrating how these regimes, which categorize individuals based on why they move, are and will continue to be unable to manage future migration flows.

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.

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)0,002
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,334
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 Opus0,121
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,250 · 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