Bibliographic record
Abstract
Cet article revient sur la catégorisation comme « migration retour » du phénomène migratoire qui mène au Japon des Brésiliens d’ascendance japonaise, dits Nikkei ou Nikkeijin, flux qui s’est accru de façon significative depuis l’adoption par le Japon en 1990 d’un statut de résidence préférentiel pour les descendants de citoyens japonais. Ignorant les réalités de la pratique administrative et la subjectivité des migrants, cette catégorisation ne rend compte que de la perspective de l’état d’accueil. Parce que le « retour » qui obsède la communauté brésilienne du Japon est d’abord un retour au Brésil, le séjour au Japon n’est pas perçu comme venant clore la migration. Au contraire, il n’est parfois que la première étape d’un projet migratoire qui doit mener en Australie, au Canada ou en Europe. En d’autres termes, le séjour au Japon et la certitude de pouvoir occuper un poste non qualifié dans des usines japonaises en manque chronique de main-d’œuvre, permettent à certains d’accumuler les ressources nécessaires à d’autres projets migratoires. En somme, la loi japonaise de « retour », en tant qu’elle offre la sécurité d’un emploi au Japon, rend possible une diversité de pratiques de « détour ».
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".