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Enregistrement W4387527942 · doi:10.32920/24280255

Spaces of Solidarity and Spaces of Exception: Migration and Membership During Pandemic Times

2023· preprint· en· W4387527942 sur OpenAlexaffabout
Anna Triandafyllidou

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRegional Socio-Economic Development Trends
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSolidarityPolitical scienceClosure (psychology)CitizenshipPoliticsEuropean unionChinaDevelopment economicsGeographyInternational tradeBusinessLawEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During 2020, as the coronavirus pandemic spread around the world, we have witnessed countries making unprecedented decisions, restricting international travel and closing borders but also chartering fights to bring in migrant workers employed in essential sectors. While important (internal) travel restrictions were frst implemented by China in late February 2020 on the Chinese New Year holiday, the relevance of borders in relation to controlling the pandemic became internationally visible when the United States banned EU citizens from entering the country on 14 March 2020 as Covid-19 cases and victims sharply rose in Italy and a number of other European countries. A sweeping closure of the EU external borders to all nonEU citizens was announced on 17 March 2020 – a rare occasion where EU citizenship had a tangible effect on all EU citizens’ livelihoods without being mediated by their national citizenship. That closure confrmed that EU citizens and their national governments felt they were closer together and in solidarity and interdependence under this pandemic although intra-EU border closures followed. Indeed, March 2020 saw the closure of borders between countries with very long and strong socioeconomic and political ties such as Canada and the US (a closure that is still effective at the time of writing in November 2020), or member states of the European Union with one another. Regional trade and migration within west Africa were also interrupted abruptly when, for instance, Nigeria closed its borders on 23 March after recording its frst death from the virus. And while it was initially hoped that the summer of 2021 will bring not only temporary relief but also a way out of the pandemic, it has since become clear that 2020–2021 will be marked with at least selective border closures and migration and mobility restrictions. The wider impact of the pandemic on society and the economy will be long lasting and global.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0150,019
Communication savante0,0160,017
Science ouverte0,0020,017
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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