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Enregistrement W4298005908 · doi:10.31219/osf.io/2knmc

Who’s Deserving? How People Experiencing Displacement View Migrant Identity and Asylum Policy

2022· preprint· en· W4298005908 sur OpenAlexaff
Margaret E. Peters, Yang‐Yang Zhou, Cybele Kappos, Thania Sanchez

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Refugees, and Integration
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesHarvard UniversityPrinceton University
Mots-clésRefugeeEthnic groupPolitical scienceForced migrationIdentity (music)Observational studyFocus groupInternally displaced personDemographic economicsDevelopment economicsSociologyMedicineLawEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Do people who migrate due to crises identify with other refugees and migrant groups? In this paper, we examine whether the process of migration leads to a shared identity as a “migrant” or “refugee,” or whether individuals still identify mostly in terms of their home country or ethnicity. We argue that how individuals identify matters for their views on migration policy. If individuals see themselves as part of a larger migrant group, they may be more likely to support policies benefiting all migrants. However, if they do not, they are more likely to support policies that only benefit their group. We interviewed Syrians (N=819) and Iraqis (N=226) living in Turkey, Jordan, Syria, and Iraq, as well as Venezuelans (N=1612) living in Colombia. We also conducted six focus groups (N=36) and community leader interviews (N=8) with Syrians living in Istanbul, Turkey. Our study is unique in that we are able to make multiple comparisons: across displacement contexts, and between those who are legally categorized by the international community as “refugees” (Syrians and Iraqis) and those who do not fall under this legal category (Venezuelans). Using both observational questions and a conjoint experiment, we do not find that the process of migration leads to greater identification with other migrants. This has downstream consequences: individuals favor their co-nationals and people who are experiencing similar crises for priority entrance and do not favor more open borders.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,320 · 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

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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