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Enregistrement W3178908402 · doi:10.1111/dech.12670

Unsettling the American Dream: Mobility, Migration and Precarity among Translocal Himalayan Communities during COVID‐19

2021· article· en· W3178908402 sur OpenAlexfundno aff
Tashi W. Gurung, Emily Amburgey, Sienna R. Craig

Notice bibliographique

RevueDevelopment and Change · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration and Labor Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDartmouth CollegeUniversity of British ColumbiaSchool of Human Evolution and Social Change, Arizona State UniversityArizona State UniversityJohn Simon Guggenheim Memorial FoundationNational Science Foundation
Mots-clésPrecarityKinshipImmigrationTransnationalismGender studiesPolitical scienceSociologyGeographyEthnographyDevelopment economicsAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

New York City (NYC) garnered significant national and international attention when it emerged as the coronavirus epicentre in the USA, in spring 2020. As has been widely documented, this crisis has disproportionately impacted minority, immigrant and marginalized communities. Among those affected were people from Mustang, Nepal, a Himalayan region bordering Tibet. This community is often rendered invisible within larger Asian immigrant populations, but the presence of Mustangis in the US has transformed their translocal worlds, lived between Nepal and NYC. Seasonal mobility and life-stage wage labour in cosmopolitan Asia have been common in Mustang for decades. More permanent moves to NYC began in the 1990s. These migrations were based on assumptions about attaining financial stability in the US in ways deemed unattainable in Nepal. An ethnographic focus on one translocal Mustangi family frames this discussion of how COVID-19 has overturned previously held ideas around migration to NYC and uncovered new forms of precarity. The authors build on theories of transnationalism and translocality to position migration as a cyclical process whereby the well-being of Mustangis in Nepal and NYC rests on the reliability of global migratory networks and translocal kinship relations - a basis for security and belonging that COVID-19 has challenged and reconfigured.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,110
Score d'incertitude au seuil0,218

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0170,010
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,244 · 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'étudeQualitatif
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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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