Production et livraison d’une main-d’œuvre juste-à-temps : exclusion spatio-temporelle des travailleurs agricoles migrants dans le couloir Mexique–Canada
Bibliographic record
Abstract
Cet article examine la migration saisonnière agricole entre le Mexique et le Canada par le biais d’une analyse du Programme de travailleurs agricoles saisonniers (PTAS). En adoptant une perspective transnationale, nous cherchons à élargir notre compréhension des mécanismes de contrôle qui agissent sur les travailleurs agricoles et leurs familles. Nous introduisons la notion d’exclusion spatio-temporelle pour expliquer comment le contrôle de la mobilité dans le couloir Mexique–Canada vise à maximiser le rendement de la force de travail tout en exploitant ces travailleurs. L’exclusion spatio-temporelle révèle comment le contrôle de la mobilité agit simultanément sur l’espace et le temps de la migration, créant un duo précarisant qui rythme la vie des travailleurs et de leurs familles, laquelle est ponctuée par le stress, l’angoisse, l’incertitude et l’attente. La production et la livraison d’une main-d’œuvre juste-à-temps ignorent délibérément les réalités des migrants ayant des familles, entraînant des coûts humains élevés exclusivement supportés par ces individus. L’analyse repose sur une étude ethnographique longitudinale comportant deux séjours de terrain de la région sud-est du Yucatan, au Mexique en 2012 et en 2019 auprès de travailleurs et leurs conjointes. Nous montrons comment certains travailleurs parviennent à négocier et repousser les frontières spatio-temporelles sur la base des relations paternalistes avec leurs employeurs. En conclusion, notre article souligne l’importance d’analyser cette gestion transnationale pour comprendre l’expérience de la migration temporaire au-delà des contraintes du permis fermé une fois au Canada, mettant en lumière les répercussions humaines et sociales de cette migration.
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 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".