MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3121177113

Mixed Up: International Law and the Meaning(s) of 'Mixed Migration'

2018· article· en· W3121177113 sur OpenAlexaff
Marina Sharpe

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Refugees, and Integration
Établissements canadiensRoyal Military College Saint-Jean
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRefugeePhenomenonRefugee lawImmigrationMeaning (existential)Political scienceAction (physics)SociologyLaw and economicsPolitical economyLawSocial psychologyEpistemologyPsychology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Refugees and other distinct migrant populations often travel together. The policy concept of 'mixed migration' arose to describe this migration phenomenon. There are, however, various meanings of the term. These can be divided into two categories: on the one hand are understandings that focus on the complex composition of migration flows; on the other are understandings that consider complexity and individuals' mixed motivations for moving. Because of this, 'mixed migration' has contributed less to thinking around, and humanitarian action in relation to, migration than it might otherwise have. This paper describes these diverse understandings and harnesses relevant legal principles drawn from refugee, human rights, humanitarian and transnational criminal law, as well as from the law of the sea in support of one understanding of the term. It argues that international law augers in favour of an understanding focused solely on complexity, because the legal principles applicable in mixed migration situations apply regardless of individual motivations. Including such motivations within the policy concept only serves to divorce 'mixed migration' from its legal underpinnings. Moreover, understanding 'mixed migration' in terms of varied individual motivations for moving might fuel populist anti-immigration sentiment. A complexity-focused understanding of mixed migration would enhance the concept's utility.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0110,063
Communication savante0,0150,016
Science ouverte0,0020,011
Intégrité de la recherche0,0060,008
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,260 · 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'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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSSRN Electronic Journal→Même sujetMigration, Refugees, and Integration→Travaux en français237 207→