MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3196760043 · doi:10.1177/00031224211032906

Discipline and Empower: The State Governance of Migrant Domestic Workers

2021· article· en· W3196760043 sur OpenAlexfundno aff
Rhacel Salazar Parreñas

Notice bibliographique

RevueAmerican Sociological Review · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration and Labor Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaNational Science Foundation
Mots-clésState (computer science)Corporate governancePower (physics)Government (linguistics)Political scienceMigrant workersSociologyPunishment (psychology)Economic growthPsychologySocial psychologyEconomicsManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

How do states manage their populations? Some scholars see the state as primarily governing through punishment, but how might the state engage in other forms of disciplining subjects? I address these questions by exploring the state management of labor migration through interviews and participant observation of compulsory government workshops. I look at the case of Filipino domestic workers in Arab states. States are said to exercise bio-power when they market and discipline migrants to be competitive and compliant workers, in the process ignoring migrant vulnerabilities. In contrast, this article establishes that sending states attend to migrant vulnerabilities. In addition to bio-power, states also exercise pastoral power, caring for the well-being of migrants through the creation of labor standards, regulation of migration, and education policies. This analysis extends our understanding of the state management of migration as well as the state management of populations as it advances Foucault’s discussion of the exercise of power.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,010
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,340 · 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

Citations57
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAmerican Sociological ReviewMême sujetMigration and Labor DynamicsTravaux en français237 207