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Enregistrement W4402174905 · doi:10.1177/01979183241275469

The Migration Intersections Grid: An Organizing Framework for Migration Research in and through the Twenty-first Century

2024· article· en· W4402174905 sur OpenAlexaff
Amina Maharjan, Ángel Del Valle, Annabel Erulkar, Arabinda Mishra, Catherine Steidl, Chandni Singh, Deepshikha Sharma, Fernando Riosmena, Gabriela Pinillos, Guy Abel, Jack DeWaard, Jasmine Trang Ha, Katharine M. Donato, Nyovani Madise, Raphael Nawrotzki, Rene Nevarez, Robert McLeman, Salma Abou Hussein

Notice bibliographique

RevueInternational Migration Review · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration and Labor Dynamics
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomic geographyGridRegional scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For this special issue of the International Migration Review, we develop and provide a comprehensive organizing framework, the Migration Intersections Grid (MIG), to inform and guide migration research in and through the remainder of the twenty-first century. We motivate our work by conducting a high-level scoping review of summaries and syntheses of different directions of travel in migration research over time. Informed by these results, we then identify and describe 12 components that constitute the MIG, which, as we later discuss, is an interactive intersectional organizing framework. Finally, we illustrate the MIG's interactive intersectional nature by applying it to several areas of migration research where a comprehensive organizing framework of this sort is needed to address existing and emerging issues and questions now and in the coming decades.

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)0,003
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,935
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,360 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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