Intensity and uncertainty: Performing border conflicts at the US–Mexico borderlands
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This article draws on border studies that recognise rebordering practices as ongoing performances of conflict between various actors including state authorities, border security agents, migrants, migrant supporters, smugglers, international organisations, lawyers, advocates and others. We draw attention to variable levels of intensity with which these conflicts are performed and the impact they have on migrants' ability to exercise their agency. We understand intensity to mean not merely the emotional discursive environment in which these conflicts unfold, and the pressure tactics used by at least some parties, but, more importantly, the speed of the responses by all actors involved in this border performance. Focusing on rebordering practices at the US–Mexico borderlands in 2018 and 2019 adopted in response to new forms of mobility, we characterise these years as a period of high intensity, when rapidly changing policies provoked immediate responses by migrants, and equally speedy counter‐responses by other actors, particularly the US and Mexican administration. We suggest that the volatile architecture of border control in the US–Mexico borders has rendered many strategies employed by Central American migrants to overcome obstacles and create innovative solutions virtually ineffective. The article is based on an ethnographic study carried out between early May and mid‐August 2019 in Mexico.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».