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Enregistrement W78327447 · doi:10.1093/acrefore/9780190846626.013.163

Emerging Themes and Issues in Ethnicity, Nationalism, and Migration Research

2017· book· en· W78327447 sur OpenAlexaff
Willem Maas

Notice bibliographique

RevueOxford Research Encyclopedia of International Studies · 2017
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Refugees, and Integration
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEthnic groupNationalismEthnic nationalismSociologyGender studiesPolitical sciencePoliticsAnthropologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ethnicity and nationalism, interethnic conflicts, and human migration have been major forces shaping the modern world and the structure and stability of contemporary states. A notable reason for the current academic interest in ethnicity and nationalism is the fact that such phenomena have become so visible in many societies that it has become impossible to ignore them. In the early twentieth century, many social theorists claimed that ethnicity and nationalism would decrease in importance and eventually vanish as a result of modernization, industrialization, and individualism, but this never came about. Instead, ethnicity and nationalism have grown in political importance in the world, particularly since the Second World War. It is important to note that ethnicity and nationalism are social and political constructions, as well as modern phenomena that are inseparably connected with the activities of the modern centralizing state. One characteristic of a modern state is the presence of population diversity brought about by migration. Human migration can be defined as the movement by people from one place to another with the intentions of settling permanently in the new location. One of the reasons why immigrants choose to migrate to another country is because globalization has increased the demand for workers from other countries in order to sustain national economies. Known as “economic migrants,” these individuals are generally from impoverished developing countries—usually people of color—migrating to obtain sufficient income for survival.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,632
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,144
Tête enseignante GPT0,503
Écart entre enseignants0,359 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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