Registered (un)belonging : negotiating South Korea's institutionalized boundaries of belonging for migrants
Notice bibliographique
Résumé
South Korea, a country once mired in the myth of national identity based on hyultong (혈통, bloodline), in 2006 officially declared its efforts to invest in building a damunhwa sahoe (다문화사회, multi-ethnic and multicultural society). Yet, despite various efforts South Korea has not been able to avoid discrepancies between its migrant integration policy objectives and their outcomes. In this thesis, I propose that both a problem and a solution lie in the boundaries of belonging embedded in South Korea's mainstream policies. I build my conceptual framework through reviewing literature written in English and Korean by migration and policy scholars and build my analytical framework on comparative policy analysis. This is a primarily theoretical thesis that makes use of real-world citations when possible, aiming to be a building block for subsequent empirical studies. I highlight South Korea’s resident registration policy as an example that illustrates how the policy practice of “fringing” (as opposed to mainstreaming) migrant issues and integration has contributed to the integration gap in South Korea. I then suggest how South Korea's history in negotiating institutionalized gender boundaries to reform its family registration system can be used to evolve the exclusionary boundaries of belonging within its resident registration system and similar mainstream policies.
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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 | 0,008 | 0,010 |
| 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 | 0,013 | 0,015 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».