Winter Texans: A Study of Community and Belonging in an Overlooked Border Identity in the Lower Rio Grande Valley
Notice bibliographique
Résumé
This study centers around a population of retired Anglos who migrate to South Texas border towns in the Lower Rio Grande Valley (locally known as The Valley) from October through March each year. Many travel in recreational vehicles (RVs) and hail from the United States and Canada to set up home in one of The Valley’s RV parks. They are called Winter Texans by themselves and locals. Scholarly research focused on Winter Texans explores how they are motivated to move because of lower costs of living (Murray 2020), how they travel for medical reasons, and their use of Mexican health care as an alternative to high costs in the United States (Dalstrom 2012). A performance analysis of RV parks has been conducted as part of a tourism management study (Sheng 2014) and The University of Texas Rio Grande Valley periodically publishes surveys of Winter Texans as part of their Tourism and Business Management Research Center. However, little research has been done on the everyday experience of Winter Texans, their networks and relationships, or Winter Texans as a border identity, even though the population in The Valley swells by over 100,000 each October through March. The University of Texas Winter Texan Survey of 2018 reported that border towns in Mexico receive an annual economic boost of more than 32 million dollars from Winter Texans, while border towns in The Valley reap an economic impact of over 528 million dollars annually. This thesis is the result of my research with Winter Texans, as I observed them in their daily activities and lived amongst them for three months, discovering who they are and how they find community and belonging on the U.S.-Mexico border. This paper examines an overlooked border identity, opening the door for further research on this topic.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».