The Borders of Inequality: Where Wealth and Poverty Collide
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Recently U.S. media, policymakers, and commentators of all stripes have been preoccupied with the nation s border with Mexico. Airwaves, websites, and blogs are filled with concerns over border issues: illegal immigrants, drug wars, narcotics trafficking, and securing the border. While this is a valid conversation, it s rarely contrasted with the other U.S. border, with Canada still the longest unguarded border on Earth. In this fascinating book, originally published in Spain to much acclaim, researcher Inigo More looks at the bigger picture. With a professionally trained eye, he examines the world s top twenty most unequal borders. What he finds is that many of these border situations share similar characteristics. There is always illegal immigration from the poor country to the wealthy one. There is always trafficking in illegal substances. And the unequal neighbors usually regard each other with suspicion or even open hostility. After surveying the top twenty, More explores in depth the cases of three borders: between Germany and Poland, Spain and Morocco, and the United States and Mexico. core problem, he concludes, is not drugs or immigration or self-protection. Rather, the problem is inequality itself. Unequal borders result, he writes, from a skewed interaction among markets, people, and states. Using these findings, More builds a useful new framework for analyzing border dynamics from a quantitative view based on economic inequality. The Borders of Inequality illustrates how longstanding multidirectional misunderstandings can exacerbate cross-border problems and consequent public opinion. Perpetuating these misunderstandings can inflame and complicate the situation, but purposeful efforts to reduce inequality can produce promising results.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle