Migration, environnement, violence et mouvements sociaux au Mexique
Bibliographic record
Abstract
Sous la direction de Marie France Labrecque, Manon Boulianne, Sabrina Doyon Cet ouvrage nous transporte dans différentes régions du Mexique et offre un regard nuancé sur les dynamiques structurelles et les réalités quotidiennes des habitants de ce pays à la fois proche et méconnu. Riches de leur expérience ethnographique, les chercheuses et chercheurs québécois et mexicains qui contribuent à cet ouvrage ont fait le pari qu’en examinant en profondeur des dynamiques régionales ils mettraient en lumière des processus complexes de la mondialisation, relevant certes du local, mais aussi du global. Chacune des contributions, campée dans une perspective historique propre à l’économie politique, aborde un sujet précis – la migration, l’environnement, la violence, les mouvements sociaux – tout en touchant d’autres thèmes tels que la pauvreté, la sécurité alimentaire, la citoyenneté, le genre, le féminicide, la justice sociale, le syndicalisme. La situation particulière d’un certain nombre de peuples autochtones, tels que les Mayas, les Mazahuas, les Tlapanèques et les Mixtèques, y est mise en lumière. En traitant de plusieurs États aux dynamiques singulières, dont le Yucatán, le Veracruz, l’Oaxaca, le Guerrero, Puebla, Guanajuato, Tamaulipas, Chihuahua, l’État de Mexico de même que le District fédéral, cet ouvrage offre un portrait riche et diversifié qui permet de mieux saisir les inscriptions multiples des régions dans les processus plus larges de l’économie globalisée. Manon Boulianne, José Luis de la Cruz Rock, Sabrina Doyon Eduardo González Castillo, Andréanne Guindon, Martin Hébert Marie France Labrecque, Catherine Leblanc, Bruno Lutz Patricia M. Martin, Cristina Oehmichen, Vizcarra Bordi
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 | 0.000 | 0.001 |
| 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 | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".