‘A foreigner is not a person in this country’: xenophobia and the informal sector in South Africa’s secondary cities
Notice bibliographique
Résumé
South Africa's major cities are periodically wracked by large-scale xenophobic violence directed at migrants and refugees from other countries. Informal sector businesses and their migrant owners and employees are particularly vulnerable targets during these attacks. Migrant-owned businesses are also targeted on a regular basis in smaller-scale looting and destruction of property. There is now a large literature on the characteristics and causes of xenophobic violence and attitudes in South Africa, most of it based on quantitative and qualitative research in the country's major metropolitan areas. One of the consequences of big-city xenophobia has been a search for alternative markets and safer spaces by migrants, including relocating to the country's many smaller urban centres. The question addressed in this paper is whether they are welcomed in these cities and towns or subject to the same kinds of victimization as in large cities. This paper is the first to systematically examine this question by focusing on a group of towns in Limpopo Province and the experiences of migrants in the informal sector there. Through survey evidence and in-depth interviews and focus groups with migrant and South African vendors, the paper demonstrates that xenophobia is also pervasive in these smaller centres, in ways that both echo and differ from that in the large cities. The findings in this paper have broader significance for other countries attempting to deal with the rise of xenophobia.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,011 | 0,010 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».