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Enregistrement W4403667453 · doi:10.5509/2025981-art1

Perspective Contours of Precarity: A Perspective on Vulnerability and Insecurity in Southeast Asia

2024· article· en· W4403667453 sur OpenAlexvenueno aff
Paul J. Carnegie

Notice bibliographique

RevuePacific Affairs · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSoutheast Asian Sociopolitical Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrecarityVulnerability (computing)Perspective (graphical)Southeast asiaEconomic geographyGeographyDevelopment economicsPolitical scienceSociologyGender studiesEconomicsEthnologyComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Southeast Asia is experiencing high levels of accumulation, extractive activity, speculation, infrastructural development, and indebtedness. At the same time, state-business-investment agendas regularly downplay issues of marginality and disadvantage. This paper provides a perspective on vulnerability and insecurity in the region. Drawing on observations over a number of years, combined with a review of relevant literature and the use of illustrative examples, it details how and why the concept of precarity is particularly relevant for understanding contemporary forms of jeopardy in Southeast Asia. What follows is the case for a grounded and disaggregated precarity perspective to decipher the less acknowledged forces and interests shaping circumstances we seek to prevent. Rather than relying on limited frames of reference, such an approach can bring greater awareness to localized distress stemming from untrammelled accumulation, speculation, extractive activities, and indebtedness. This conceptual shift is arguably crucial for effectively understanding and mitigating vulnerabilities. If states in Southeast Asia continue to disregard the significance of the interplay between politics, commercial interests, and development agendas in driving ecological degradation, social disadvantage, and marginalization, then the likelihood is a precarious future for many.

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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,960
Score d'incertitude au seuil0,999

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 technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,307 · 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'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

Citations0
Publié2024
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