What Explains Differences in Immigration Policy in Today’s Europe? Germany, Sweden and Hungary
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines how national identity, geopolitical factors, and the 2015/16 refugee crisis have shaped immigration policies in Germany, Sweden, and Hungary, highlighting the broader European divide on immigration. Germany, known for its humanitarian values, initially adopted an open-door policy under Chancellor Merkel but later shifted toward more restrictive measures due to rising populism, security concerns, and resource limitations, particularly through the 2020 Immigration Act. Sweden, once a model of liberal immigration policies, faced challenges in social cohesion and integration, leading to a tightening of asylum rules and family reunification restrictions. In contrast, Hungary, under Prime Minister Viktor Orbán, has maintained a hardline anti-immigration stance, using the crisis to reinforce Hungary’s national identity and reject EU solidarity efforts. The paper also explores the EU’s principle of solidarity, as outlined in Article 80 of the Treaty on the Functioning of the European Union, which calls for fair burden-sharing. However, the Visegrád Group’s resistance highlights how national interests often outweigh EU-wide agreements, revealing the limits of EU cohesion and the complexities of balancing national security, identity, and humanitarian obligations. The paper concludes by advocating for more flexible immigration policies that can address both domestic and broader geopolitical challenges.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».