We Don't Need To See Them Cry: Eliminating the Subjective Apprehension Element of the Well-Founded Fear Analysis for Child Refugee Applicants
Notice bibliographique
Résumé
This article addresses a barrier to effective protection faced by child refugee applicants. Currently all refugee applicants, including infants, are required to satisfy two elements of well-founded fear. All applicants must prove that they face an objective risk of persecution and that they subjectively fear this risk. But children often cannot exhibit the subject apprehension element of the test. As a result, UNHCR, and the U.S and Canadian governments issued guidelines that encourage decision makers to accept other evidence to prove a child's subjective apprehension when the child is unable to exhibit fear. However, this approach does not go far enough. By allowing subjective apprehension to remain a part of the well-founded fear analysis for child refugee applicants, the threat of effective protection being denied is quite real. A recent case in the United States highlights this point. A nine-year old hearing impaired child was denied asylum by an immigration judge despite objectively clear evidence of potential risk of persecution simply because the child did not satisfy the subjective apprehension requirement. In order to protect child refugee applicants from such mis-guided decisions in the future, this article proposes a solution of only requiring objective risk evidence from child refugee applicants in order to establish a well-founded fear.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,010 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».