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Enregistrement W3097420291 · doi:10.5539/ass.v16n11p17

The Trend of Crimes Committed by Lao Immigrants in Thailand After the Inauguration of ASEAN Community

2020· article· en· W3097420291 sur OpenAlexvenueno aff
Jomdet Trimek

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSoutheast Asian Sociopolitical Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmigrationVisionCommodityPolitical sciencePoliticsEconomic growthCriminologyIllegal immigrantsDevelopment economicsSociologyBusinessLawEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research is directly relevant to the ASEAN Political - Security Community (APSC). One of the fundamental visions is particularly associated with combatting transnational crime and international challenges effectively in a timely manner. This study has three objectives as follows; (1) to explore causes and current situation of crime resulting from cross-border migration from Laos to Thailand due to the establishment of ASEAN community, (2) to deeply analyse immigration and crime trends across Thai-Lao borders, and (3) to propose approaches to preventing the immigration from Laos to Thailand for criminal purposes. In-depth interviews were conducted to gather crucial information from key informants, followed by two focus group discussions. However, the trend of crimes committed by Lao immigrants in Thailand after the inauguration of ASEAN community is inconsistent with the hypothesis and public fear of general people who believed that checkpoints for border trade for commodity flows and labour transfers would worsen the issues of drugs and illegal immigration. Research findings indicate that drug-related crime and illegal immigration issues tend to decrease because the opening of ASEAN community allows the Thai and Lao governments to strengthen their international relations. It can be stated that warm diplomatic relations between countries are the main factor contributing to successful prevention for transnational crime.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,288 · 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

Citations0
Publié2020
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