Notice bibliographique
Résumé
Family-related migration has been the main channel of legal entry to many major immigrant-receiving countries since the 1970s (Kofman, 2004). In 2005, around 40–60 per cent of long-term migrants in these countries (except Japan and the UK) were actually family-related migrants (International Organization for Migration [IOM], 2008, p. 157). The number of children among them is difficult to determine (White, Loire, Tyrrell, & Carpena-Méndez, 2011, p. 1160), but the prevalence of family-related migration in many countries today strongly suggests the presence of child migrants (accompanied or non-accompanied). These young people originate from various countries, mostly in the global South. They move not only to classical immigration countries, such as the US and Canada, but also to newly emerging ones, like Italy and Japan. In their destination country, they are compelled to deal with a variety of ‘contexts of reception’ (Portes & Rumbaut, 2001): the immigration policy, the school system, the immigration history of their ethnic group and its position in the existing social order, and so on. The plurality of places of origin and destination of these young migrants underscores their diversified and differentiated ‘routes’ (Clifford, 1997), which raises significant empirical, theoretical, and methodological questions. How does family-related migration affect the life trajectories, sociality, and identity of children? How can we capture the lived experiences of young migrants who have undergone childhoods within two or more different social settings due to migration? In what way should we approach their childhoods thus characterized by individual and familial mobilities? These keywords were added by machine and not by the authors. This process is experimental and the keywords may be updated as the learning algorithm improves.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,490 | 0,302 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».