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Enregistrement W4292573105 · doi:10.1177/14634996221118140

Calibrating home, hospitality and reciprocity in migration

2022· article· en· W4292573105 sur OpenAlexafffund
Nicholas DeMaria Harney, Paolo Boccagni

Notice bibliographique

RevueAnthropological Theory · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration and Labor Dynamics
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaHorizon 2020 Framework ProgrammeUniversità degli Studi di Messina
Mots-clésHospitalityRefugeeSociologyArgument (complex analysis)PremiseReciprocity (cultural anthropology)AppropriationImmigrationEpistemologySocial psychologyGender studiesSocial sciencePolitical scienceLawTourismPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hospitality, as an analytic and a lived experience, is central to the day-to-day workings of home, and to managing the tensions and contradictions inherent in place attachment and appropriation on any scale - from the domestic to the national one. This emerges as a contentious and yet under-researched social question whenever newcomers such as immigrants and refugees lay some claim for guesthood. Following this premise, and based also on our fieldwork, this article outlines a conceptual argument for a joint understanding of home and hospitality in time and space. This leads us to conceptualize 'calibrated hospitality' to appreciate the ongoing dialectic between the spatial, temporal, and relational dimensions of the host-guest encounter in immigrant- and refugee-receiving societies. Looking at immigrant and refugee inclusion in terms of hospitality being claimed, negotiated, and possibly denied, relative to the theories and practices of 'home', opens an extensive conceptual terrain for social research that is more connected to foundational lived cultural idioms, and contextually more sensitive, than approaches based only on policy frames such as integration, or on formal entitlements such as access or residence rights.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,028
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,301 · 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

Citations23
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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