Notice bibliographique
Résumé
This article tells the stories of illegalized migrant people moving through two violent, transcontinental borderscapes: the EurAfrican border that spans Western Europe, the Mediterranean Sea, and pushes further south each year across Africa; and the American border that stretches from the interior of the United States, through Mexico and Central America, and into South America and the Caribbean. Comparative analysis of these borderscapes reveals similar logics, practices, and policies of border enforcement, as well as strategies that migrant people use to subvert them. We argue that fugitivity provides a critical lens for understanding the co-constitution of borders and border transgression, and reveals how the border manufactures its objects—producing fugitive subjects, spaces, and relations across expanding spatial and temporal distances. As a lens rooted in histories of racialized control over human mobility, fugitivity allows us to chart contemporary territorializations of racial domination through bordering alongside constant challenges to these territorializations through movement. Ultimately, fugitivity provides a method that not only maps out the violence and failures of bordering, but one that imagines alternative geographies emanating from the underground of marginalized people, spaces, and relationships.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,039 |
| Communication savante | 0,010 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 ».