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Enregistrement W6930373642 · doi:10.5281/zenodo.12565528

Compilation of 20 Country Briefs on Irregular Migration Policy Context

2024· article· en· W6930373642 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovative Approaches in Technology and Social Development
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesUK Research and Innovation
Mots-clésDeliverableContext (archaeology)Relevance (law)Representation (politics)Policy analysisAcknowledgementNational Policy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This deliverable provides an overview of the national policy landscape related to migrant irregularity for 15 countries in the form of Country Briefs. Briefs are provided for the following countries: Austria, Belgium, Canada, Finland, France, Greece, Ireland, Italy, the Netherlands, Poland, Portugal, Spain, Türkiye, the United Kingdom and the United States. The Briefs are drawn from more extensive analysis conducted within MIrreM Country Profiles, which themselves will be analysed comparatively in a subsequent Deliverable (D3.3). The purpose of the Briefs is to provide a concise synopsis of the main policy issues of relevance for the irregular migration situation in each respective country, with a focus on developments since 2010. They are not foreseen to be an exhaustive representation of the entire policy and irregular migration situation in each country, but rather provide a snapshot of the most relevant issues to date, by each national rapporteur's assessment. Each Brief provides a short overview of the recent (since 2010) policies of relevance for irregular migration, in particular the respective country's irregular migration-related policy priorities, stakeholders, recent policy measures, main turning points in policy development, policy impacts, and challenges in implementation. Moreover, each Brief outlines the main types of migrant irregularity that emerge and the pathways into and out of irregularity in each country, including regularisations as relevant. Annexed to this Deliverable is also an overview of the legal and policy frameworks highlighted as relevant for migrant irregularity in each respective country.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,885
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 GPT0,242
Écart entre enseignants0,210 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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