Migracijska kriza in migracijska politika v Evropi: Od demografskih neravnovesij ter ekonomske in politične nestabilnosti do naraščajočih migracijskih tokov
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Število migrantov iz Zahodne Azije in Severne Afrike v Evropo se je leta 2015 zelo povečalo. V Evropi je nastala velika migracijska kriza, ki jo je povzročila preusmeritev migrantskih poti iz južnih in zahodnih mediteranskih poti na balkansko pot. Razsežnost krize je pokazala nepripravljenost EU, da bi z ustrezno migracijsko politiko legalno obvladala nastali položaj. V Sloveniji smo v začetku množico migrantov le opazovali. Ko pa je Madžarska zaprla svoje meje, se je njihova pot preusmerila proti Sloveniji. Število migrantov, ki je hitro preseglo kapacitete, ki so omogočale nadzorovanje položaja, se je zmanjšalo šele spomladi 2016 po sprejetju dogovora med EU in Turčijo. Avtor zagovarja tezo, da je migracijska kriza v Evropi del širše krize prebivalstvene politike. Nedokončan demografski prehod v evropski soseščini s hitro rastjo prebivalstva, z vojnami in s političnimi krizami ustvarja vse več potencialnih migrantov. Ker se bodo demografska neravnovesja med temi regijami v prihodnosti še povečala, mora Evropa sprejeti primerno prebivalstveno in migracijsko politiko. Avtorjeve obrise vzdržne migracijske politike v EU bo treba preveriti v širših razpravah.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.003 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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 it