Syrian trajectories of exile in Lebanon and Turkey: Context of reception and social class
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Research on refugee trajectories rarely takes into account social class. Yet migration options for those fleeing conflicts and insecurity are more or less dangerous, desirable and doable and differences in trajectories have to do with people's ability to mobilise resources at a given time and in a given space. Based on 42 semistructured interviews conducted with Syrians who fled to Lebanon and Turkey between 2012 and 2017, this article focuses on how trajectories of exile are shaped by the interactions between social class and the specificities of the context of reception. These countries are similar to the extent that they both border Syria and host the largest numbers of Syrian refugees worldwide. Yet their respective policies, as well as their unique historical, legal and socio‐economic contexts, create different impacts on refugee trajectories and refugees' experience of inequality. We argue that as a result of the different contexts of reception for Syrians in Lebanon and Turkey, refugees' strategies to reduce precarity also differ significantly. As such, the relevance and usefulness of any given form of capital vary. Results indicate that survival strategies and mobilisation of capital in Lebanon revolve around obtaining legal status, whereas in Turkey, where all Syrian refugees benefit from legal status under the temporary protection regime, capital is mainly used to negotiate an exploitative labour market. Our study challenges conventional class analyses that imply direct links between the possession of economic and social capital and favourable trajectories of exile.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».