« Back to Tenochtitlan ». Return Migration and the New Maquiladoras of Communication: The Case of Young Migrants Employed in Mexico City’s Bilingual Call Centers
Bibliographic record
Abstract
Si les centres d'appel constituent une porte d'entrée sur le marché du travail pour de plus en plus de jeunes issus du système universitaire mexicain, ils jouent le même rôle pour un autre type de population : les jeunes migrants de retour en provenance des États-Unis et du Canada. Parmi eux, on retrouve un nombre important de jeunes Mexicains qui appartiennent à cette catégorie intermédiaire que les spécialistes de la migration ont défini comme génération 1.5. Véritables symboles du tournant sécuritaire de la politique migratoire américaine après 1986, ils font partie de ces 2.1 millions de mineurs Mexicains qui n'ont jamais eu accès à un statut légal depuis qu'ils sont arrivés dans leur «pays d'accueil». À partir d'entretiens biographiques et d'une étude ethnographique prolongée auprès de ce groupe, nous avons cherché à comprendre les raisons qui expliquaient leur retour vers le Mexique. Si certains d'entre eux n'ont pas eu le choix dans cette décision, d'autres intègrent cette catégorie de retours dits «volontaires». Plus qu'un véritable choix, cette bifurcation dans leur trajectoire biographique est une réponse à la situation d'enfermement social, économique et physique à laquelle se retrouvent confrontés les immigrants illégaux aux États-Unis. De retour au Mexique, ils intègrent en nombre les centres d'appel bilingues offshore où leur expérience migratoire leur permet de palier le manque de diplômes qui les caractérisent presque tous. Si le fait que ce secteur soit à la recherche constante de main d’œuvre leur offre une sécurité sur le marché de l'emploi, on constate qu'il est aussi souvent l'unique secteur rentable auquel ces jeunes migrants de retour ont accès.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.025 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| 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".