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Enregistrement W4408242848 · doi:10.1080/08865655.2025.2475808

Cross-Border Anxiety among Korean Border Commuters at the US–Mexico Border

2025· article· en· W4408242848 sur OpenAlexvenueno aff
Minjeong Kim

Notice bibliographique

RevueJournal of Borderlands Studies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePsychosocial Factors Impacting Youth
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnxietyEconomic geographyPolitical scienceCross-border cooperationInternational tradePsychologyDemographic economicsGeographyBusinessEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Based on ethnographic fieldwork on the Korean transborder community in the US–Mexico border region, this article examines Korean border commuters’ experiences of border inspections through the lens of cross-border anxiety. Interrogating cross-border anxiety offers insight into the ways in which border inspections require border crossers to surrender to the absolute power of the sovereign state, which can arbitrarily shift the framing of non-citizens from “desirable” to “threat.” By applying Mark B. Salter’s conceptualization of sovereign exceptionalism in borderlands, this article shows how discretionary border performance – border agents’ interactions with border crossers – not only adjudicates border crossers’ entry into the country but also has disciplinary effects on immigrants – both border crossers and those around them. This article extends the current discourse by paying attention to how Korean border crossers and their communities find ways to manage their cross-border anxiety in this context by presenting themselves as docile and obedient subjects or restricting their border-crossing mobility and/or employment opportunities. Furthermore, this article shows how immigrants construct counter-discourses that push back against the state’s framing of them as “undesirable.”

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,405 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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