Mondialisation et migration internationale : tendances, interrogations et modèles théoriques
Bibliographic record
Abstract
La relation entre migration internationale et mondialisation est généralement présentée de façon simplifiée et incomplète dans la littérature scientifique actuelle. Souvent, on y aborde la mondialisation en se limitant à une partie du phénomène ou à un seul point de vue, tels les rapports entre mondialisation économique (commerce, voyages et communications en expansion) et intensification de la migration internationale. Ces problématiques sont un bon point de départ, mais permettent difficilement d’embrasser la question, car elles négligent d’autres dimensions et impacts importants de la mondialisation. Ainsi ne relève–t-on pas les craintes suscitées dans les pays d’accueil par les pertes d’emplois et les transformation culturelles attribuées à la mondialisation, ni les politiques dont, en réaction à ces inquiétudes, les États se dotent pour limiter, encadrer et filtrer l’immigration internationale. On ne dit rien non plus de l’influence de la mondialisation sur le désir des habitants des pays moins développés d’aller vivre dans des pays plus avancés économiquement. Le but de cet article est de définir une problématique plus complexe, incorporant divers aspects de la mondialisation et leurs effets souvent contradictoires.
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 | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.008 |
| Open science | 0.003 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".