Expériences migratoires de jeunes Ouest-Africains en France
Bibliographic record
Abstract
Les débats sur les phénomènes migratoires exposent la tragédie des migrants clandestins dans les camps d’esclavages en Libye, pendant les traversées dangereuses de la mer et leurs conditions précaires dans les pays d’accueil en Europe, surtout en France. Des efforts sont mis en place pour décourager la clandestinité de sorte à guider les potentiels migrants dans leurs choix. Cette étude s’engage à documenter les expériences migratoires récentes de migrants ouest-africains résidant en France. La théorie migratoire d’Everett Lee qui traite des facteurs liés à la décision de migrer, la nouvelle économie de migration qui interroge l’enjeu économique de la migration et l’importance des réseaux migratoires dans les zones d’accueil guident les questionnaires servis en 2018 à trente migrants de l’Afrique de l’ouest résidant en France. Parmi eux, six se sont prêtés à un entretien de type semi-directif sur leurs expériences migratoires. Les facteurs push et pull de leurs migrations sont quantifiés : le désir d’une formation avancée et l’obtention d’emplois mieux rémunérés. Si la décision de migrer est très personnelle, le financement de la migration est une affaire collective. Le but de la migration est une installation définitive en France et permet au migrant de devenir le socle financier de sa collectivité locale. La diaspora continue à influencer la migration dans l’accueil, l’emploi et l’intégration sociale des migrants. Sans être l’eldorado tant rêvée, la France est plus accueillante que prévue.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".