Bibliographic record
Abstract
En los años recientes la emigración mexicana hacia Canadá se ha convertido en un tema complejo y conflictivo para las dos naciones.El número de mexicanos que se van a ese país se ha incrementado considerablemente y las formas de ingreso y permanencia (sobre todo las informales) se han diversificado tanto, que para las autoridades canadienses esta situación ha resultado preocupante.No obstante las medidas gubernamentales para controlar el flujo migratorio y regularizar la situación, existen cientos de connacionales viviendo en diferentes ciudades sin documentos de residencia o en procesos judiciales para definir su estatus migratorio.Cada uno de ellos, más allá del aspecto eminentemente migratorio, es una historia de ilusiones, decepciones, explotación, esfuerzos y búsqueda permanente de bienestar personal y social que no siempre se considera en los análisis sobre este tema.El libro Mexicanos en Toronto.Ciudad de inmigrantes nos acerca a este último aspecto a partir de un conjunto de testimonios de personas que viven en la ciudad de Toronto, los cuales en su mayoría han llegado en las dos décadas recientes y se han instalado en el centro de la ciudad.Para Rodrigo Reyes, autor del trabajo, este grupo de mexicanos es una nueva generación de inmigrantes conocidos como los "nuevos mexicanos".Muchos de ellos llegaron como turistas y se quedaron más tiempo del permitido, lo que los convierte en indocumentados o sin estatus según la ley canadiense; otros utilizaron el sistema de refugio para poder establecerse de forma legal.Por sus características personales y motivos para salir de México se puede definir a esta ola migratoria como novedosa y emblemática de los tiempos actuales.La mayoría son jóvenes urbanos de distintas partes de la geografía nacional como Chiapas, Distrito Federal, Jalisco, Guanajuato, Nayarit, Querétaro, Nuevo León, entre otros.Para algunos estos son los nuevos buscadores del sueño americano en Canadá.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".