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Enregistrement W4392890344 · doi:10.1332/27324176y2024d000000013

Mexican hospitality migrants and the spatial and geographic regulation of mobility

2024· article· en· W4392890344 sur OpenAlexaffabout
Geraldina Polanco

Notice bibliographique

RevueWork in the Global Economy · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration and Labor Dynamics
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMobilitiesHospitalityImmigrationNormativeCapital (architecture)Demographic economicsGender studiesRace (biology)PoliticsSociologySpace (punctuation)Social mobilityPolitical scienceGeographyLawEconomicsSocial scienceTourism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mobility (and control over it) is partially mediated by migrant capital and how it is evaluated across time and space. This study draws on the concept of multiple migration – wherein migration is viewed as potentially multidirectional and open-ended over the life course – to examine the plight of male, Mexican hospitality staff globally on the move. These participants are unique in that they had experience working as hospitality staff in different countries under different legal classifications. In the US they were undocumented, in Mexico they were deported nationals, and in Canada they were received as temporary migrant workers. Their accounts bring different mobilities – illegal, forced, contract, and returned – under one analytical frame to illuminate how mobilities are spatially and geographically regulated. As the article details, their mobility depended on the resources they accrued during migration and whether these resources could be converted into relevant capital, with class, gender and race significant mediating factors. When contextualised, their accounts offer unique insights into immigration controls, transnational labour regimes, political economy and how access to capital shapes gendered identities and hierarchies. Their evaluations vis-à-vis other (global) workers also mediated their legal incorporation, governed by normative ideals that shape prospects and life outcomes in the current economy.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,510
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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