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Enregistrement W4283723835 · doi:10.1111/cag.12784

Contrapuntal histories of war resistance: Mapping US war resister migrations, questioning Canada as safe haven

2022· article· en· W4283723835 sur OpenAlexafffundvenueabout
Alison Mountz, Jacque Micieli‐Voutsinas, Shiva S. Mohan

Notice bibliographique

RevueCanadian Geographies / Géographies canadiennes · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVietnamese History and Culture Studies
Établissements canadiensUniversity of Northern British ColumbiaWilfrid Laurier UniversityBalsillie School of International Affairs
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésGeopoliticsMilitarismHavenSpanish Civil WarArgument (complex analysis)Political scienceSafe havenResistance (ecology)Political economySociologyPoliticsHistoryEconomic historyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper frames two generations of war resister migration from the United States to Canada and the social movements that supported them as contrapuntal histories, disparate yet woven together, and entangled across space and time. We argue that Canada has functioned at key historical moments as safe haven for war resisters from and others fleeing conflict led by the United States, but that this role was always provisional, historically contingent, and never guaranteed. It is therefore crucial to understand the social movements that arose to support the search for safe haven at different points in geopolitical relations and histories. We develop this argument with empirical research about people who migrated to Canada during wars led by the United States in Vietnam, Iraq, and Afghanistan. In documenting both generations of resister migration, we move across scales to understand the highly embodied geopolitics of these journeys, which run parallel and diverge in key ways. Our analysis thus maps the shifting history of Canada as a safe haven for those seeking refuge from the violence of war and militarism in the United States.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,302

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0130,008
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,192 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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