India’s International Migrant Workers: Geopolitics and Beyond
Notice bibliographique
Résumé
The challenges faced by immigrant workers are pivotal in today’s global discourse. The recent 2024 United States election and the upcoming 45th Canadian elections reflect these sentiments, while developing countries express concerns regarding restricting foreign workers and increasing uncertainty in the immigration process. This paper explores the various issues of wage disparities, legal barriers, exploitation, and social discrimination, as well as conflicts and wars faced by Indian international migrants. Through thematic context analysis, this paper aims to analyse these challenges. Key findings include the legal hurdles Indian workers/ professionals face, such as decades-long waits for green cards in the US, and new immigration reforms in Canada, affecting Indian students. Additionally, the paper highlights the intensifying xenophobia and anti-immigrant sentiments during the COVID-19 pandemic, worsening social discrimination against Indian migrants. The research concludes that addressing these challenges necessitates comprehensive reforms, and international organisations such as the International Labour Organisation (ILO), together with other UN bodies and the World Trade Organisation (WTO), must play active roles in bringing these concerns to light in the case of India. Furthermore, India’s forthcoming bilateral agreements should include a chapter on the movement of natural persons. Policy suggestions include implementing fair wage practices to close the pay gap between migrants and nationals, dismantling the kafala system in the Gulf Cooperation Council (GCC) to protect the rights of migrant workers, streamlining immigration pathways for skilled professionals and combating xenophobia through public awareness campaigns.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».