4. Género y emociones en la migración temporal de yucatecos y chiapanecos a Quebec, Canadá
Bibliographic record
Abstract
Presentamos resultados de una investigación desarrollada entre 2015 y 2020, en la cual profundizamos en ciertas emociones generadas durante procesos migratorios temporales, así como en los motivos para migrar a otro país entre varones inscritos en el Programa de Trabajadores Agrícolas Temporales (PTAT) y esposas o parejas sentimentales de los hombres.1 El capítulo se organiza de la siguiente manera: en la sección de “Antecedentes” se presenta una descripción del Programa de Trabajadores Agrícolas Temporales (PTAT), así como información estadística. En el segundo apartado, “Planteamiento teórico-metodológico”, delimitamos los conceptos utilizados, particularmente el enfoque y la definición de ciertas emociones. En “Resultados y discusión” hablamos de los hallazgos de la investigación a partir de las categorías de análisis consideradas. Finalmente, damos algunas reflexiones en la sección “Conclusiones”. La información fue obtenida en estancias de trabajo de campo en Maní y Tahdziú, Yucatán; en Arriaga, Chiapas –ambas en México–; y en la región de Saint-Rémi, provincia de Quebec, Canadá.2 Para ello, nos centramos particularmente en el análisis de las siguientes categorías: 1) papeles de género y gestión de las emociones en la distancia, 2) tristeza, 3) soledad, 4) preocupación y 5) felicidad. Cabe mencionar que las llamadas emociones “negativas” fueron expresadas más frecuentemente que las positivas, y aquí solo consideramos una de ellas, la felicidad; sin embargo, constituye un estado determinante en las vidas de las personas migrantes, como se verá más adelante.
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 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 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) | 0.006 | 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".