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Record W7124311332 · doi:10.1515/9783839478196-013

Für eine arme Stadt ganz gut geschlagen?

2025· book-chapter· W7124311332 on OpenAlexaff
Christian Schramm, Andreea Nagy

Bibliographic record

Venuetranscript Verlag eBooks · 2025
Typebook-chapter
Language
FieldSocial Sciences
TopicUrbanization and City Planning
Canadian institutionsContinental (Canada)
Fundersnot available
Keywordsnot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Vignette 1: Die Männer stehen an einem Meidericher Kiosk, es ist Samstag und die Frühschicht gerade zu Ende.Einer von ihnen berichtet davon, wie es dazu gekommen ist, dass er in der nahegelegenen Fleischfabrik angeheuert hat.Alex ist Ende 20 und hat Rumänien das erste Mal im Jahr 2012 in Richtung Italien verlassen.Nach ein paar Monaten der Arbeit als Küchenhilfe und Fahrer in einem Restaurant kehrt er zurück.Kurz darauf kontaktiert er eine rumänische Firma, die Arbeiter:innen in die deutsche Fleischindustrie entsendet.Die nächsten sieben Jahre wird er überwiegend in Deutschland, aber auch in Belgien eingesetzt.2021 erhält er seinen ersten Arbeitsvertrag mit einem deutschen Unternehmen, eine Folge des gesetzlichen Verbots von Leiharbeit und Entsendung in Schlachtbetrieben.Kurz nach dem Gespräch mit uns im Frühjahr 2022 kehrt er nach Rumänien zurück.Er hat sein Migrationsziel erreicht, »im Leben weiterzukommen, mehr Geld zu verdienen« (I2.4). 1 Jetzt möchte er seinen Kindheitstraum verwirklichen, seine eigene Autowerkstatt mit Waschanlage.Dafür nutzt er seine Ausbildung als Kfz-Mechaniker.Als wir ihn in seiner Heimatstadt treffen, scheint er glücklich und hoffnungsvoll.Eine Rückkehr nach Deutschland schließt er bis auf Weiteres aus, eine Zusammenarbeit mit in Deutschland ansässigen Firmen kann er sich aber gut vorstellen.Vignette 2: Kaya beschreibt, wie er in einem Hinterhof eines Marxloher Mehrfamilienhauses gelegentlich Tische und andere Gegenstände repariert und sich damit hin und wieder einen kleinen Zuverdienst generiert.Oft reicht ihm seine kleine Invalidenrente nicht aus, die er seit seinem Unfall in Plovdiv, seiner Heimatstadt, bezieht.Kaya hat Plovdiv bereits 1996 zum ersten Mal verlassen, da ist er 34 Jahre alt und bereits Familienvater, der als Tischler den Lebensunterhalt für die Familie verdient.Auf seinen Aufenthalt in Bosnien und Herzegowina folgen viele weitere in Serbien, Frankreich und Deutschland.Er arbeitet als Tischler, auf dem Bau und in der Landwirtschaft.Auf seine 1 Die Interviewauszüge sowie deren Quelle werden hier in gekürzter Form dargestellt.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.039
Threshold uncertainty score0.131

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0040.004
Scholarly communication0.0050.003
Open science0.0000.003
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0390.016

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.

Opus teacher head0.033
GPT teacher head0.288
Teacher spread0.255 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

Quick stats

Citations0
Published2025
Admission routes1
Has abstractno

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