Threats, deportability and aid: The politics of refugee rentier states and regional stability
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In 2012, 2016 and 2018–2019, Pakistan threatened to expel Afghan refugees and in 2015, 2016 and 2019, Kenya threatened to demolish the Dadaab camp and expel Somali refugees. Following the threats, the governments extracted more than $300 million aid, combined. Why did these states succeed in extracting aid despite their relatively weak status and not bordering the target of their blackmail? This article first situates refugee expulsion within the literature on refugee policies, migration diplomacy and refugee rentier states. Second, in two cases – Somalis in Kenya and Afghans in Pakistan – I show how states used the threat of expulsion to construct and leverage the deportability of their refugee communities as a foreign policy tool. States used the legal uncertainty around deportability to channel threats and violence toward refugees, but the primary audience of the threats were not refugees, but the international community. Officials in Kenya and Pakistan used threats paired with six-month or one-year delays as negotiation tactics to extract aid. Surprisingly, states that were generous hosts to refugees become strategically important because of their role in providing regional stability, which turned otherwise weak states into important allies that could threaten expulsion and extract aid from superpowers.
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 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 | 0,005 | 0,005 |
| 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 | 0,015 | 0,032 |
| Communication savante | 0,011 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».