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Enregistrement W4317951717 · doi:10.4324/9781003366782-9

The role of non- state actors' cognitions in the spiralling of the securitisation of migration: prejudice, narratives and Italian CAS reception centres

2023· book-chapter· en· W4317951717 sur OpenAlexfundno aff
Valeria Bello

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGlobal Security and Public Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSimon Fraser University
Mots-clésNarrativePrejudice (legal term)State (computer science)PsychologyPolitical scienceGender studiesSociologySocial psychologyArtLiteratureComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Today’s management of migration is strongly dependent on the role of reception centres. Despite their crucial role, scholars of the securitisation of migration have overlooked at how they affect the process. In the light shed by this special issue, the present contribution analyses non-state actors’ cognitions and narratives in the management of reception centres, so as to explain their performative roles in securitising or de-securitising human mobility as a threat. Its findings prove that, when reception centres’ managers hold prejudicial cognitions, they develop negative practices that produce hostile and stereotyped narratives. A multi-method comparative case study, including covert ethnography, field observation and in-depth interviews, shows that, differently from speech-acts, narratives do not need to be accepted by the audience to exercise their effects. The audience is impressed from the narratives, which in a performative act, make people feel and perceive what the narration stages [Alexander, J. 2004. ‘Cultural Pragmatics: Social Performance between Ritual and Strategy.’ Sociological Theory 22 (4): 527–573; Lyotard, J. F. 1979. La condition postmoderne: rapport sur le savior. English Translation “The Postmodern Condition: A Report on Knowledge”. Manchester University Press]. Akin accountings contribute to spiralling the process, by self-fulfilling and reinforcing the securitisation of migration.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,758
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,270 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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