The ‘Datafication’ of Borders in Global Context: The Role of the International Organization for Migration
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This article examines the transnational politics of datafication in migration management through a case study of the International Organization for Migration (IOM). Datafication, such as the automation of border processes, the use of biometrics and the deployment of large-scale statistical techniques, is increasingly central to the management of migration. Much of the current focus on these processes for migration management is focused on state-level policies or on supranational institutions such as the EU. There is relatively little work on the role of international organisations in this area, despite their well-researched role in setting formal standards and informal expectations around migration and mobility. The article’s first main argument is that focusing on the global level of governance yields new insights on the promotion and diffusion of data-intensive practices of migration management. The second argument is that the emerging global context of datafication around border management fits into a broader managerial agenda in which international organisations seize agenda-setting power and act as transmission mechanisms for datafication projects and ideas. The third portion of the argument is that the IOM’s projects in this area reinforce its role as a service provider and consolidate its emerging role as an orchestrator of data-driven approaches to migration governance. The article thus contributes to ongoing work on the IOM’s shifting identity as well as interdisciplinary scholarship on the role of data in migration management.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle