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Enregistrement W4410319656 · doi:10.1093/migration/mnaf014

<i>Governing the displaced: Race and ambivalence in global capitalism</i> Dr Ali Bhagat

2025· article· en· W4410319656 sur OpenAlexaff
Marc Calabretta

Notice bibliographique

RevueMigration Studies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueElite Sociology and Global Capitalism
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmbivalenceCapitalismRace (biology)Political sciencePolitical economyArms raceSociologyGender studiesSocial psychologyLawPsychologyPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Governing the Displaced examines themes of fantasy, disposability, and survival that manifest themselves in transnational refugee governance. Through dual case studies in Paris and Nairobi, Bhagat shifts scholarly focus away from the refugee camp and towards cities to reveal the multiple spaces in which the everyday struggle for refugee survival occurs. He situates two seemingly disparate cities within a multiscalar analysis to illuminate how refugee survival cannot be separated from the national and transnational contexts in which neoliberal approaches to refugee governance are embedded. Bhagat posits that the logic of neoliberal capitalism produces an ambivalence towards refugees, whereby states are caught between countervailing desires for labour and austerity. States recognize the economic potential of refugees as productive labour, although welfare retrenchment and inadequate social policies place refugees in a daily struggle for survival amidst urban unaffordability, inadequate social housing, labour insecurity, and widespread xenophobia. Through in-depth interviews with refugees, NGOs, and state officials between 2017 and 2018, Bhagat reveals the disciplinary nature of refugee governance policies and how these exclude refugees from shelter, work, and political belonging.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0050,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 GPT0,370
Écart entre enseignants0,349 · 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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