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Migraciones sur-sur: Paradojas globales y promesas locales

2013· article· es· W1994064243 on OpenAlexaboutno aff
Antonio Elizalde Hevia, Luis Eduardo Thayer Correa, María Gabriela Córdova Rivera

Bibliographic record

VenuePolis (Santiago) · 2013
Typearticle
Languagees
FieldSocial Sciences
TopicMigration, Education, Indigenous Social Dynamics
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesGeographyPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Durante la primera década del siglo XX el 90% de los migrantes provenía de Europa y se dirigía a cinco países: EEUU, Argentina, Canadá, Brasil y Australia.Hoy esa misma proporción de migrantes proviene de tres continentes: Asia, África y Latinoamérica y se dirige a cuatro grandes regiones: Europa, Norteamérica, Asia Pacífico y El Golfo Pérsico.Las migraciones se han mundializado no tanto por la magnitud de los flujos, que sigue estando por debajo del 5% de la población mundial, sino por el reducido número de países que hoy permanece al margen de las redes migratorias.Al mismo tiempo que más países están hoy conectados por las trayectorias y proyectos de los migrantes, más sujetos tienen la posibilidad material de migrar hacia alguna región extranjera y la probabilidad de hacerlo dadas las condiciones del contexto.Las divergencias en el ingreso de países ricos y pobres, las desiguales condiciones de vida, los desequilibrios demográficos entre regiones, las necesidades de los mercados de trabajo, a lo que se agrega la existencia de redes migratorias y el bajo costo económico que implica desplazarse de un país a otro.Estas realidades, crecientes crean las condiciones para que los potenciales migrantes en países empobrecidos y en proceso de empobrecimiento quieran migrar.A esto precisamente apuntó Joaquín Arango cuando definió nuestra época como el tiempo de la inmovilidad involuntaria.En tal sentido podemos afirmar que el crecimiento de los flujos migratorios es muy inferior al crecimiento de las condiciones sociales y económicas que los motivan.La causa por la que las migraciones no crecen en una relación proporcional a las condiciones que las propician, hay que buscarla en la respuesta que ofrecen los Estados receptores.Hoy podemos atribuir al control policial y militar de las fronteras y las políticas que lo promueven, y no a la economía, la escasa movilidad global de fuerza de trabajo.Esta es ciertamente una de las particularidades que distinguen a los flujos actuales, de los que se produjeron durante la primera mitad del siglo XX.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.029
Threshold uncertainty score0.058

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.003
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.002
Open science0.0000.002
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.000

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.

Opus teacher head0.015
GPT teacher head0.289
Teacher spread0.275 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations15
Published2013
Admission routes1
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