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Enregistrement W3028887786 · doi:10.1186/s40878-019-0164-0

Ambiguous goals, uneven implementation – how immigration offices shape internal immigration control in Germany

2020· article· en· W3028887786 sur OpenAlexfundno aff
Caroline Schultz

Notice bibliographique

RevueComparative Migration Studies · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Policy and Reform Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of British Columbia
Mots-clésAgency (philosophy)ImmigrationContext (archaeology)AmbiguityDiscretionTemporary workImmigration policySalientControl (management)GermanPublic relationsPublic administrationSociologyPolitical scienceWork (physics)EconomicsLawManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper investigates regional variation in migration policy implementation, focusing specifically on the underexplored role of policy ambiguity. It chooses a salient case study of internal migration control implementation: the application of labour market access policies for migrants with precarious legal status in German municipal immigration offices. Studying the implementation approaches of eleven offices within one Land by means of semi-structured interviews with senior officials, the research design allows for drawing inter-agency and inter-policy comparisons. The data provides empirical evidence for the claim that the more conflictive and hence ambiguous a policy, the more importance can be placed on local determinants of implementation. Different logics (economic welfare and regulatory control logic) legitimizing more restrictive or expansive implementation are identified and linked to the broader migration policy context. Moreover, the difficult task of officials to determine applicants’ identity clarification efforts – a condition for receiving a work permit – serves as basis for conceptually distinguishing between collective and individual discretion of street-level bureaucrats.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,137
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,300 · 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'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

Citations35
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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