Des métropoles-refuges
Bibliographic record
Abstract
L’immigration de travail qui caractérise l’Europe du Sud depuis les années 1980 est d’abord tournée vers les grandes villes et le secteur tertiaire. Sa diversité, son taux de féminisation important, sa présence dans de nombreux secteurs du marché du travail font qu’elle contribue à modifier durablement la géographie sociale des métropoles. À la fin des années 2000, le paysage migratoire de ces grandes villes sud-européennes connaît de profondes transformations. L’immigration connaît alors un double processus, assez contradictoire par certains aspects. D’un côté, les pays d’Europe méridionale ouvrent leurs portes aux citoyens européens et d’un certain voisinage. De l’autre, ils montrent un visage de plus en plus fermé vis‑à‑vis d’autres groupes. Ce sont les paradoxes d’un modèle migratoire double standard qui filtre et encourage l’installation et la circulation de certains tout en empêchant la venue et la légalisation des autres. En effet, c’est du positionnement des métropoles et des acteurs métropolitains dans ce contexte de crise migratoire qu’il sera question dans ce chapitre.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.032 | 0.002 |
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".