Multi-directional migration, land ownership and livelihood strategies in the Peruvian Andes: conceptualising urban-rural return flows during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has affected human mobility dynamics worldwide. In Peru, thousands of people left the cities to return to their rural homelands, which resembled characteristics of a historical reversal of internal rural-urban migration flows. This study challenges and contextualises such a conceptualisation as a reversal through an ex-post analysis of pandemic urban-rural returns between 2020 and 2022 in the Peruvian Andes, drawing on theoretical approaches from migration studies, rural livelihoods and peasant studies. The qualitative case study with ethnographic fieldwork in the department of Cusco offers two contributions: First, it empirically illustrates rural individual agency behind the massive pandemic population flows in the Andes for new insights on internal mobility, livelihoods strategies and social/kinship networks in Peru in times of crisis. Secondly, our case study shows how much these flows were, although shock-induced, manifestations of traditionally fluid peasant mobilities that have long been practiced in rural life, reflecting reticular livelihoods among interwoven family networks across urban and rural areas in Peru. Rather than conceptualisations as ‘reversal’ or ‘return migrations’, the findings therefore argue for their understanding as ‘mobilities’ to reflect their multi-spatiality, the reticularity and historically networked construction of rural livelihoods strategies in the Andes, surfacing in times of crisis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».