‘Mapping Migrancies’: A discursive mapping approach to analyse lived experiences of skilled migration infrastructures
Notice bibliographique
Résumé
The recent ‘infrastructural turn’ in migration studies has provided valuable insights into the emergence and functions of different aspects of migration infrastructure such as the commercial migration industry, social networks, and technological innovations (Xiang and Lindquist 2014). The focus of current scholarship, however, has been on how these infrastructures mobilise migrants, predominantly across irregular migration pathways. There remains a gap in exploring infrastructures of formal migration, and their entanglements with migrants’ own subjectivities. This paper reports on a research project that explores this gap by arguing for a new research agenda on migration infrastructure. The study uses a ‘discursive mapping’ approach involving in-depth interviews and mind-maps sketched by 27 research participants based in Australia and Canada as they narrated their migration experience. This paper draws upon the experiences of three migrants to illuminate how their journeys are intertwined with and shaped by migration infrastructures - particularly media and regulatory processes. By (re)centring the infrastructural focus on migrants’ own agencies, desires, and life-courses, this study presents nuanced understandings of the lived experience of skilled migration infrastructures.
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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 | 0,009 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,026 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».