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Enregistrement W6893950272 · doi:10.5281/zenodo.7848408

Policy brief on the impact of narratives in potential migrants' decisions

2023· article· en· W6893950272 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiaspora, migration, transnational identity
Établissements canadiensInstitute on Governance
Organismes subventionnairesHorizon 2020 Framework Programme
Mots-clésNarrativeOddsFocus (optics)AfghanNarrative inquiry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This Policy Brief provides an analysis of the narratives of (potential) migrants of Gambian and Afghan origin. This brief focuses on how locally held narratives relate to the messages of EU-funded information campaigns, which usually aim at deterring irregular migration. The research is based on data gathered in interviews and focus groups with Gambians in The Gambia and Afghans in Turkey. The narratives on Europe and migration in both settings are positive, albeit slightly more nuanced and critical in the Gambian context. According to the dominant narratives, there are few or hardly any opportunities in their countries of origin and/or transit. The irregular journey to Europe is dangerous; however, this risk can hardly be avoided given a lack of legal migration opportunities and their current situation. Life in Europe brings opportunities for a positive life change. The migrants’ narratives tend to differ strongly from the messages communicated in the EU-funded information campaigns, with the partial exception of the message emphasizing the dangers of an irregular migration route. Overall, the findings demonstrate that the messages of EU-funded information campaigns often compete with locally held narratives on migration and Europe. When the messages of information campaigns appear irrelevant or at odds with the life conditions of (potential) migrants, they tend to be discarded in favor of local narratives that better express these realities. As a matter of fact, it is relevant not to overestimate the capacity of migration information campaigns and carefully reflect upon their objectives.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,188

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0070,003
Communication savante0,0100,010
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0110,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0560,007

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,282 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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