Enjeux de la mobilité des Canadiens et Américains au Mexique : stratégies économiques des migrants et réponse des États
Bibliographic record
Abstract
Cet article, basé sur une étude empirique réalisée à Mérida (Mexique), analyse les stratégies économiques de migrants canadiens et étasuniens pour qui la mobilité est aussi synonyme d’ascension sociale. Les transactions immobilières impliquant ces acheteurs et vendeurs étrangers s’additionnent aux dépenses quotidiennes pour faire transiter des millions de dollars entre Nord et Sud. L’essor de ce type de migration – minoritaire, mais à fort impact économique – a d’ores et déjà conduit les États-Unis, le Canada, le Mexique, ou encore le Panama, à élaborer des dispositifs migratoires et fiscaux originaux, sans cesse perfectionnés, qui définissent les droits et statuts en fonction des apports individuels à l’économie locale. Ces régimes migratoires permettent aussi l’imposition de citoyens mobiles et encadrent l’accès aux services publics, tant dans les pays de départ que dans les pays d’accueil. Ils visent à réguler la circulation des biens et des personnes dans la région. Ils reflètent à la fois la mise en concurrence des États par ces migrants mobiles, et la volonté des gouvernements de l’Amérique du Nord de coordonner leurs efforts afin de limiter fuite des capitaux et fraude fiscale.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
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.
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".