MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4400980455 · doi:10.1504/ijmbs.2024.140102

Bordering non-citizenship assemblage through migrant legibility: a conceptual framework for tracing hidden forms of legal and bureaucratic violence

2024· article· en· W4400980455 sur OpenAlexaffabout
Lindsay Larios, Rupaleem Bhuyan, Catherine Schmidt, Heather Bergen

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Migration and Border Studies · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Refugees, and Integration
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of TorontoUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegibilityCitizenshipBureaucracyAssemblage (archaeology)Conceptual frameworkTracingSociologyPolitical sciencePsychologyCriminologySocial psychologyLawGeographySocial scienceComputer scienceArtVisual artsPoliticsArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we conceptualise migrant legibility as a bordering practice where migrants seeking to maintain status or transition to permanent residency in Canada must negotiate the dynamic milieu of: 1) laws and regulations governing immigrant inclusion; 2) bureaucratic processes for verifying eligibility and admissibility; 3) informal social networks which can expand or restrict access to information and resources. Using two case studies from empirical research with migrants in Canada, we attend to the legal, bureaucratic, and social processes through which migrants must prove their humanity (i.e., biopolitical life) in the context of unpredictable, heterogeneous, multi-scalar, and often hidden forms of legal and bureaucratic violence. Through theorising the legal and bureaucratic violence of legibility, this paper illustrates the historical, political, and economic conditions through which migrant illegality and patterns of imperial/colonial/racial/gendered ordering operate in tandem with neoliberal multicultural constructions of equality and inclusion of autonomous and self-sufficient individuals.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,424

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,359 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Migration and Border StudiesMême sujetMigration, Refugees, and IntegrationTravaux en français237 207