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Enregistrement W3137990455 · doi:10.1080/14650045.2021.1901082

Borderwork Creep in West Africa’s Sahel

2021· article· en· W3137990455 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueGeopolitics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Refugees, and Integration
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVisionExpansivePolitical scienceGeographyEconomyPolitical economySociologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article argues that border management practices in the Sahel, strongly driven by European concerns and funding, are reaching into new geographic and policy areas. It introduces the concept of borderwork ‘creep’, to highlight how border management practices have, in the last 15 years, expanded along three axes. This term borrows from debates on ‘function creep’ in surveillance studies which have generally been focused on digital technologies in the global north. The first axis is a cartographic one, with borderwork functioning through a denial of cartographic limits to border security. Borderwork has crept inland, with security practices taking an expansive vision of the borderland and bringing controls to key inland nodes. The second is that of a cross-pollination of policy areas with a growing role for judicialised modes of justification for borderwork. The third relates to faith in technology, with new digital geographies making borderwork in the Sahel reliant on data handling and sharing. To make these arguments, the article draws on fieldwork since 2013 in Senegal, Mauritania, and Niger. By examining the breadth and expansion of borderwork in the Sahel, it contests visions that centre ‘Fortress Europe’ and instead highlights the multiple often overlapping global and local interests that expand borderwork in the Sahel.

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.

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)0,001
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 enseignants0,823
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,285 · 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