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Enregistrement W2979383382 · doi:10.3389/fsoc.2019.00069

The Costs of Austerity: Labor Emigration and the Rise of Radical Right Politics in Central and Eastern Europe

2019· article· en· W2979383382 sur OpenAlexaff
Maria Sigridur Finnsdottir

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Sociology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePopulism, Right-Wing Movements
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAusterityEmigrationNationalismPoliticsPolitical economyEuropean unionPolitical scienceDevelopment economicsEconomicsEconomic policyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The right to free movement, to move and work freely within the European Union (EU), is a cornerstone right held by EU and European Free Trade Area (EFTA) citizens. Labor flows across the EU are, however, not uniform but are characterized by significant geographic disparities. In particular, since the 2008 global financial crisis, labor emigration, measured by the rate of EU citizens living and working in other EU countries, has increased exclusively among certain Central and Eastern European nations. This paper seeks to examine the link between labor migration, austerity policies, and the rise of radical nationalist politics. This paper uses Boolean analysis to examine the relationships between labor migration, nationalism, welfare support, and austerity. I argue that austerity measures have pushed certain Central and Eastern European countries into the roles of labor-sending nations, so that emigration and scarcity put pressure on traditional conceptions of belonging, fueling radical politics. In this way, austerity provides the material and ideological conditions under which emigration comes to be seen as a threat to the well-being of the nation, stoking support for nationalist populist parties.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,008
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,257 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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