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Enregistrement W4402890302 · doi:10.1177/03043754241287603

European Biometric Border System, Securitization and (Im)mobilities in West Africa

2024· article· en· W4402890302 sur OpenAlexaff
Victor Chidubem Iwuoha, Alistair D. Edgar

Notice bibliographique

RevueAlternatives Global Local Political · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGlobal Security and Public Health
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityBalsillie School of International Affairs
Organismes subventionnairesOrganization for Security and Co-operation in EuropeUnited Nations High Commissioner for RefugeesNational Emergency Management AgencyBritish Academy
Mots-clésSecuritizationMobilitiesBiometricsIrregular migrationBorder SecurityPolitical scienceGeographyBusinessLawSociologyComputer securityEconomic geographyFinancial systemComputer scienceAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article interrogates the European biometric ID system and securitisation measures in West African borders which have become detrimental to, first, African migrants and, second, both African and European security objectives. Using the Niger’s experience, we demonstrate how migrants’ identity problems as well as their atomisation and loosening of their social integration are directly linked to the criminalising and dehumanising border security practices they now face. This article reveals the multiple forms and effects of the unimpeded European biometric/digital control over African territorial borderlands and (im)mobilities. First is the subversion of African states’ administrative, decisional, sovereign and territorial prerogatives by way of enacting digital territorial borderscapes that enforce migrants’ identity de(re)construction. Second, the use of ‘biometric power’ to facilitate a specific modality of neoliberal biometric power relations which perpetuates global inequalities in biometric identification and (im)mobility governance. Lastly, migrants’ recourse to agentic mechanisms to contest the European biometric ID system, via discoveries and implantation of parallel border routes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,331 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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