Notice bibliographique
Résumé
[First paragraph]: "La migration est un phénomène mondial qui touche des millions de personnes qui se déplacent pour des raisons diverses comme le travail, le regroupement familial, les études, le loisir ou le refuge. On estimait à 272 millions le nombre de migrants internationaux dans le monde en 2019, soit 3,5 % de la population mondiale. Près des deux tiers des migrants internationaux sont des travailleurs migrants. La mobilité internationale de la main-d’œuvre a été marquée par la montée des programmes de travailleurs migrants temporaires à bas salaire dans des secteurs tels que l’agroalimentaire, l’hébergement, la restauration et le commerce du détail, la construction ou encore l’aide familiale. Ces travailleurs migrants n’ont généralement pas d’accès à la résidence permanente et bénéficient de droits socioéconomiques limités. Une autre tendance qui a marqué les dernières décennies est l’augmentation du nombre de migrants irréguliers, c’est-à-dire des personnes qui cherchent à entrer, entrent ou demeurent dans un pays dont elles ne sont pas citoyennes, en violation des règles nationales d’immigration. De plus, la migration forcée causée par des persécutions, des conflits ou de violations de droits humains ne cesse de croître, exacerbée par le changement climatique et les inégalités sociales. En 2019, la population mondiale des réfugiés était de 26 millions. Le nombre des demandeurs d’asile s’est élevé à 4.2 millions de personnes."
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 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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,005 |
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 ».