Migration, Borders and “De-bordering” in Pandemic Times: Voices as Interlocution from Quarantine Ships in Italy
Notice bibliographique
Résumé
The Covid-19 pandemic has deeply affected the configuration of border regimes worldwide, resulting in further selective restrictions to individual cross border mobilities. The Mediterranean space, where sea-crossings have been a structural part of migration for over two decades, has been targeted by multidimensional and transversal re-bordering policies: from externalization to search and rescue, from asylum to detention. The “unsafe harbour strategy” and the resulting implementation of offshore isolation, de facto detention, on quarantine ships were key components of these re-bordering policies. These strategies have prevented a number of potential refugees from accessing asylum, thereby reinforcing the so-called hotspot approach. Combining traditional qualitative research methods with digital ethnographic research on “quarantine ships” in Italy, this paper explores migrants' reactions and responses to border enforcement via offshore isolation. By focusing on the voices emerging from quarantine ships, and on the subsequent interlocution between different actors and stakeholders, we highlight the emergence of various forms, tools and strategies of debordering. These are the outcome of the ongoing interaction between confined migrants, civil society stakeholders and the “onshore” world. We eventually discuss the implications of these interlocutions for research on the interplay between bordering and de-bordering in migration management and control.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| 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 | 0,007 | 0,018 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».