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Enregistrement W4413984815 · doi:10.1080/1369183x.2025.2544085

Migration narratives and urban space management: the politics of migrant worker housing in Doha

2025· article· en· W4413984815 sur OpenAlexaff
Jérémie Molho

Notice bibliographique

RevueJournal of Ethnic and Migration Studies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration and Labor Dynamics
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoliticsMigrant workersNarrativeSpace (punctuation)Urban spaceGender studiesPolitical scienceSociologyMigration studiesEconomic geographyDemographic economicsEconomic growthGeographyEconomicsLawArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates the politics surrounding the segregated housing of migrant workers in Doha. The issue drew global media scrutiny ahead of the 2022 FIFA World Cup, with commentators condemning migrant workers' deplorable living conditions. Meanwhile, local authorities strived to create a counter-narrative by highlighting their attempts to enhance housing standards. This study aims to deconstruct the varied migration narratives, shaping the creation of such urban spaces, characterised by the segregation and enclosure of migrant workers. The research combines the analysis of census data, strategic planning documents and media reports and fieldwork conducted in 2018 and 2022. This fieldwork included site visits and interviews with diverse stakeholders, including international organisations, government officials and migrant NGOs. The paper argues that these segregated migrant accommodations constitute transient spaces that materialise and project the city's regime of temporary and circular migration. The construction of these urban spaces serves a communicative purpose, which I describe as narrative enclosures. Segregated migrant worker housing does not merely serve to control the movement and lives of these workers; it also shapes the narratives surrounding their living conditions and their place within the urban production system and society.

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)0,002
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0190,018
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,324 · 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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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