MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3111913748 · doi:10.1080/09739572.2020.1827667

Mobilizing diaspora during crisis: Ukrainian diaspora in Canada and the intergenerational sweet spot

2020· article· en· W3111913748 sur OpenAlexaffabout
David Carment, Milana Nikolko, Samuel MacIsaac

Notice bibliographique

RevueDiaspora Studies · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiaspora, migration, transnational identity
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiasporaUkrainianRemittancePoliticsPolitical scienceState (computer science)Context (archaeology)Political economyFinancial crisisDevelopment economicsSociologyEconomicsGeographyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canada’s Ukrainian diaspora occupy an enviable, if not rare, ‘intergenerational sweet spot’. This sweet spot endows them with a high degree of positionality within Canada, enabling both long and short-term support for Ukraine since the crisis began in 2014. In examining Ukrainian diaspora positionality in the Canadian context, we find there are varied strategies that help offset hardship at the community and household level while addressing the long-term fragility of the country. While new migrants and temporary workers are actively remitting back home, older generation diaspora members compensate for smaller remittance volumes by lobbying and by influencing the state apparatus through various forms of political and social activism. This has the effect of shifting the costs borne by individuals to the host state and is consistent with our insights on principal-agent relations between states and diaspora. Although Ukraine’s macroeconomic performance will remain fragile for the foreseeable future, we identify four complementary forms of diaspora engagement in times of crisis, namely the mobilization of aid, political activism and volunteering, remittances and other financial flows, and delegating responsibilities to host-country institutions.

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)0,001
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,243

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0130,004
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0010,005
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations19
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDiaspora StudiesMême sujetDiaspora, migration, transnational identityTravaux en français237 207