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Enregistrement W3048672410 · doi:10.22201/ffyl.26832275e.2020.3.591

Political Geographies of Migration: The Borders, from Static Lines to Mobile Entities

2020· article· en· W3048672410 sur OpenAlexafffund
Mónica Poveda Romero

Notice bibliographique

RevueTlalli Revista de Investigación en Geografía · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCross-Border Cooperation and Integration
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoUniversity of Minnesota
Mots-clésSovereigntyPoliticsRefugeePolitical scienceMobilitiesPolitical economyImmigrationPower (physics)Political geographySociologyEconomic geographyEconomyGeographyLawSocial scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article explores the border literature in political geography in order to understand the contemporary proliferation of bordering practices in the Western world. It takes the case of President Trump administration’s policies to show how borders can be concealed in social and political practices inside of sovereign territory. This expansion of geographical borders continually shapes the socio-spatial identities of migrants. The text also analyzes why the traditional bordering practice of building border walls is still an appealing resource aiming at keeping immigrants away from Western territories, even after the promise of a “borderless world” in the late 20th century. This article argues that the expansion of border walls is explained by the analysis of three factors: the transformations on the refugee protection framework after the 90s, the change in states’ perception of refugees as a threat to Western societies, and the fear of states to be perceived as actors non-capable to maintain their sovereignty. These contemporary practices are consistent with recent debates in border theory that see the border as a mobile entity instead of a static territorial line separating two units of land. This article aims at fostering the idea of border studies as a way to unveil new forms of power and control. It also pretends to foster an understanding of the interconnectedness of border practices around the world.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,928
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,314 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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