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Enregistrement W4366123666 · doi:10.1080/08865655.2023.2200828

Wolves in Sheep’s Clothing? What Central American Unaccompanied Minors Know About Crossing the US-Mexico Border

2023· article· en· W4366123666 sur OpenAlexvenueno aff
Chiara Galli

Notice bibliographique

RevueJournal of Borderlands Studies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration and Labor Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSouthern African Science Service Centre for Climate Change and Adaptive Land ManagementInstituto de Pesquisa Translacional em Saúde e Ambiente na Região AmazônicaJohn E. Fogarty Foundation for Persons with Intellectual and Developmental DisabilitiesFundação de Apoio ao Desenvolvimento do Ensino, Ciência e Tecnologia do Estado de Mato Grosso do SulScience and Technology on Advanced Ceramic Fibers and Composites LaboratoryJohn Randolph and Dora Haynes Foundation
Mots-clésTRIPS architectureImmigrationImmigration policyPolitical scienceClothingLawCriminologySociologyPolitical economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines what Central American unaccompanied minors know about the unauthorized journey to the US and protective US immigration laws. I find that, contrary to policymakers’ assumptions, children know little about US immigration laws, but they are well aware of the dangers of the journey. I argue that the composition of migrant networks and the strength of ties shape how children acquire information and resources indispensable to plan unauthorized trips to the US, for which most respondents relied on smugglers. Unaccompanied minors who had “strong” ties to parents in the US had more access to information and resources than those with “weak” ties to non-parent relatives. Yet even “strong” ties deteriorated after years of family separation imposed by US immigration policy, undermining communication in families across borders, with implications for how trips were organized and what children knew. These findings extend adult-centric migration theories by centering the experiences of children.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,224
Score d'incertitude au seuil0,949

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
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 GPT0,358
Écart entre enseignants0,336 · 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'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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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