D’une gestion de crise à une gestion internationale concertée des migrations : la nécessaire évolution vers un droit international de la migration
Bibliographic record
Abstract
Les États analysent le phénomène migratoire international comme traversé par une succession de « crises » et, face à ce constat, ils entendent trouver des réponses à ces dernières, renforçant pour cela la coopération internationale. Si la proposition d’une réponse est, en soi, un progrès, l’idée de « mieux gérer » les différentes crises correspond selon nous à une erreur de compréhension du phénomène. La prise d’un pas de recul permet de constater que le phénomène de « crises successives » peut en réalité être analysé comme une crise globale, continue, de la gestion internationale du phénomène migratoire. Par la mobilisation du concept de creeping crisis, issue des sciences politiques, et l’étude de la réponse migratoire apportée à trois crises (crise de la COVID-19, crise syrienne, crise ukrainienne), cet article entend démontrer l’existence d’une creeping crisis, résultant de l’approche actuelle de la gestion des migrations internationales. Il est avancé que la crise s’explique notamment par une inertie des États et de la communauté internationale à adopter un cadre de coopération prévisible et fondé sur le droit, le cadre de gouvernance amorcé en 2016 et 2018 demeurant encore trop limité. Dans ce contexte, une réflexion sur la place devant revenir au droit international dans l’élaboration d’une approche internationale de la gestion des migrations est proposée.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".