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Enregistrement W108142086 · doi:10.1017/cbo9780511762864.007

Economic harm as a basis for refugee status and the application of human rights law to the interpretation of economic persecution

2010· book-chapter· en· W108142086 sur OpenAlexaff
Kate Jastram

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2010
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAsian Geopolitics and Ethnography
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPersecutionRefugeePolitical scienceHarmLawPoliticsHuman rightsConventionRefugee law

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction The 1951 Refugee Convention is so strongly linked in people's minds to the protection of civil and political rights that refugee status is often referred to as “political asylum.” Yet claims to refugee status based on economic forms of persecution and on persecution for reasons of economic status have long been recognized as falling within the Convention definition. Although refugee judges routinely assess such claims, consensus remains elusive on the extent to which the Convention properly encompasses violations of economic, social or cultural rights. Commentators note troubling inconsistencies in approach to economic claims within and between jurisdictions, as well as the de jure or de facto imposition of more restrictive standards for harm, risk, ground and/or nexus than are employed for claims based on violations of civil and political rights. Some argue that there is further capacity for recognition of economic claims to refugee status. This case has been put most comprehensively by Michelle Foster, who contends that refugee law has so far largely failed to reflect the growth of a more sophisticated and complex understanding within the human rights realm of the content of economic, social and cultural rights. She argues that the growing maturity of this aspect of human rights law provides a principled basis for refugee judges to re-assess the Convention's scope. However, there are diverging views as to whether the Convention can and should include a wider range of economic claims.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,065
Communication savante0,0090,007
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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