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Enregistrement W4394732566 · doi:10.62212/revuepossibles.v43i1.153

Migration et immigration

2019· article· fr· W4394732566 sur OpenAlexaboutno aff
Jean-Claude Roc

Notice bibliographique

RevueRevue Possibles · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMulticulturalism, Politics, Migration, Gender
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmigrationPolitical scienceGeographyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

De nos jours, la question de la migration et de l'immigration fait partie des échiquiers politiques dans plusieurs sociétés.Le but de ce texte consiste à jeter un regard sur l'appropriation de ces notions à des fins électoralistes par certains dirigeants politiques, de partis politiques, dans plusieurs pays européens, aux États-Unis et au Brésil et de présenter comment, au Québec, les partis politiques font de la question de l'immigration un enjeu politique. Les causes actuelles de la migration et de l'immigration clandestinesLes mouvements migratoires ont toujours existé.Ils ne datent pas d'hier, ils ont été développés par la colonisation sur une grande échelle par les Européens, qui ont envahi l'Afrique et d'autres régions du monde.Au cours de l'histoire, les Occidentaux ont défini à leur manière les notions de migration et d'immigration dans une grille typologique.Ils ont institué des lois contraignantes et sélectives qui pénalisent les ressortissants des pays les moins nantis.D'où la migration et l'immigration clandestines.Á l'époque de la guerre froide, les gens fuyaient partout dans le monde, principalement pour échapper aux régimes répressifs, dictatoriaux.Présentement, la migration prend la forme d'un exode massif avec les flux de migrants, ressortissants des pays d'Afrique, du Moyen-Orient, d'Asie et de l'Amérique centrale, pour ne nommer que ceux-là.Les causes qui les poussent à migrer sont multiples : crises politiques, conflits armés, discrimination ethnique, conditions socio-économiques

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,844
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,003

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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,287 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2019
Routes d'admission1
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