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Enregistrement W4229019170 · doi:10.1111/imig.13021

Migration 2030: Governing migration in a globalising world

2022· article· en· W4229019170 sur OpenAlexafffundabout
Anna Triandafyllidou

Notice bibliographique

RevueInternational Migration · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration and Labor Dynamics
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésExcellenceHuman migrationPolitical sciencePandemicChinaCorporate governanceInequalityCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Development economicsPolitical economySociologyEconomic growthPopulationEconomicsLawManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract International migration is arguably an important challenge and opportunity for the world today. In these two first decades of the 21st century, we are witnessing important changes in the direction of flows, the motivations of people on the move and the complex patterns of human migration. In addition, 2020 has brought an extraordinary and unexpected pandemic crisis, that has temporarily brought international migration to a standstill while further exacerbating inequalities and vulnerabilities of migrants and their families. This special issue finds its origins in the inaugural conference of the Canada Excellence Research Chair in Migration and Integration programme at Ryerson University in Toronto which took place in February 2020, while the COVID‐19 epidemic was being felt in China but was still believed to remain a regional and short‐lived challenge. As we developed our writing, COVID‐19 turned into a global pandemic pushing us also to rethink some of our considerations and arguments. The first set of papers aims to unsettle the main migration policy narratives and to critically engage with dominant views of international migration governance. The second set of papers focuses on the new complex realities of temporary migration, investigating critically policies and practices in different world regions, and how they compound vulnerabilities for migrants while failing to offer a sustainable way forward.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,807
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,291 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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