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Enregistrement W4413544008 · doi:10.1080/08865655.2025.2548232

International Departures: Radical Relational Lessons from Cross-Border Migration Corridors for Peace

2025· article· en· W4413544008 sur OpenAlexvenueno aff
Terry McDonald, Benjamin Klasche, Élise Féron

Notice bibliographique

RevueJournal of Borderlands Studies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTourism, Volunteerism, and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceEconomic geographyEconomic systemPolitical economySociologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rise of borders’ securitization has had established effects on the societal, security, and economic relations between states worldwide. In this paper, though, we argue that the usual level of analysis regarding border spaces is insufficient, as a state-based or neo-liberal approach ignores important realities and stakeholders that must be considered in these regions’ peacebuilding and governance. Using the illustrative cases of flagship species – pollinators (Monarch butterflies, hummingbirds) at the US/Mexico border and Megafauna (wolves, bears, reindeer) at the Finnish/Russian border, we show that non-human migratory corridors must be included as part of a more complex and radical relational understanding of securitized borders. Traditional use by humans in these spaces similarly needs to be incorporated into any sustainable governance approaches. Critical, decolonial, and feminist peace and conflict studies, as well as radical relational approaches, invite us to include local and Indigenous voices in bordering policies, to fight epistemological violence, inequalities, and discrimination, and to better address the challenges that borders entail, especially within the context of climate change. Radical relational understandings (including human relations with non-human migratory actors) offer a holistic understanding of these issues, especially as climate change increases pressure on human and non-human cross-border migration around the world.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0110,033
Communication savante0,0090,010
Science ouverte0,0010,012
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,383 · 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

Citations0
Publié2025
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