Migration Causes and Challenges at the European Border in North Africa: A Practitioner-Based Grounded Theory
Notice bibliographique
Résumé
This investigation took place in Melilla, a European city in North Africa, and in the neighboring cities of Granada and Malaga, on the southern Mediterranean coast of Spain. As well as exploring an under-researched geographical area, the article also focuses on an under-researched group in the field of migration: first-line practitioners. Grounded theory research was conducted to develop a working model of practitioners’ perspectives surrounding causes of migration, and related challenges, at (and through) the European Union-Moroccan border. Semi-structured interviews and focus groups were used to gather qualitative data from 19 first-line practitioners. Their perspectives suggested a complex set of causes underlying migration at an economic, individual, community, national, and geopolitical level. They also identified eight central risks, and challenges, for the migrant population during their journey to (and process of establishing their lives in) Europe. To reduce such risks, practitioners emphasized the need for safe migratory routes, quick institutional responses in the presence of unexpected phenomena (such as COVID-19), promoting and educating for empathy, and the development of more interregional solidarity on a national, European and international level. The paper concludes reflecting on the importance of these proposed responses in “out-of-place” European territories such as the city of Melilla.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».