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Enregistrement W3112504561 · doi:10.5509/2018914759

Postscript: Infrastructuralization: Evolving Sociopolitical Dynamics in Labour Migration from Asia

2018· article· en· W3112504561 sur OpenAlexvenueno aff
Biao Xiang, Johan Lindquist

Notice bibliographique

RevuePacific Affairs · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration and Labor Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research Council
Mots-clésDynamics (music)Political scienceEconomic geographyPolitical economyGender studiesDevelopment economicsGeographySociologyEconomic systemEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article explores the trend of “infrastructuralization” in state-sponsored programs of low- and semi-skilled labour migration from Asia. These programs increasingly focus on facilitating migration rather than generating actual opportunities for mobility and substantive development. While providing training to develop skills targeting specific jobs in specific countries, the programs generally leave complaints about actual working conditions and wages to be managed by the migrants themselves. In this process, labour migration programs are infrastructuralized, meaning that there is an ongoing expansion and intensification of the socio-technical platform that makes mobility possible, as facilitation becomes an end in itself. This trend is tied to changes in the general development paradigm, labour and state-citizen relations across Asia, as well as the increasing importance of brokers in facilitating connection. This article first probes a number of internal dynamics around which infrastructuralization unfolds in practice. We then highlight how commercial intermediaries and public institutions, the two key actors in infrastructuralization, shape migration by producing context-specific migrant subjectivities, making aspirational work a central element of infrastructuralization. In the conclusion, we explore research agendas that can be developed further.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,844
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,256 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations42
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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