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Enregistrement W4381233473 · doi:10.46692/9781447362784.003

Thinking/acting with migrants under neoliberalism: “It’s horrible to perceive solidarity as merely absorbing the sorrow of one side”

2022· other· en· W4381233473 sur OpenAlexaboutno aff
Cihan Erdal

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Refugees, and Integration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSolidaritySorrowNeoliberalism (international relations)SociologyPolitical sciencePolitical economySocial psychologyPsychologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Let me start by sharing the ‘must-be-told’ side of this research story for the chapter you are about to read. I was detained and arrested on 25 September 2020, in Istanbul where I came to do my doctorate field research including the interviews I was hoping to conduct for this chapter. Linked to a lawsuit related to the ‘Kobani protests’ seven years ago in Turkey, I was being held in an f-type high-security prison as a political hostage in what can only be described as a Kafkaesque absurdity. The kind editors of this book have been extremely encouraging and supportive so that my chapter can still be included. Between December 2020 and March 2021, my former master's supervisor Associate Professor Derya Fırat identified potential participants through our connections with activists working in the field and academics who could act as ‘gatekeepers’. She recruited five currently engaged activists from the anti-capitalist and migrant rights struggle. Beforehand, I prepared interview questions and shared the detailed intention of the research with Professor Fırat. We then exchanged letters regularly to advance the fieldwork. Professor Fırat, bringing her own expertise and integrating additional questions to deepen the interviews, conducted these semi-structured interviews via Zoom. She played a crucial role in this research. With the participants’ approval, interview recordings were transcribed by my two close friends Zilan Kaki and Levent Soy. The organisation of this unusual process could not have been possible without my life partner Ömer Ongun. The articles and books I required were provided to me by Professor Fırat, my doctoral supervisor Professor Jacqueline Kennelly, Ömer, my lawyers and other visitors who came to see me in the prison. I believe I am not exaggerating when I say the process of writing this chapter behind bars has turned into a ‘coalitional dynamism’ in itself. What I am calling a coalitional dynamism implies more than a courteous act of solidarity shown within my situation. The people, my professors from Canada and Turkey, my life partner, friends, lawyers and other visitors, who had never gathered before to act together or even met each other, formed a community not only to free me but also secure me from the ‘extreme loneliness’ (Arendt, 1994) of an f-type prison, encouraging me to keep thinking, writing and hoping behind bars.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0110,027
Communication savante0,0110,009
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,273 · 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
Routes d'admission1
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