Notice bibliographique
Résumé
This article uses data obtained from Canada’s Immigration and Refugee Board [IRB] to calculate the refugee claim grant rates of individual IRB adjudicators.The data reveals that, in 2006, grant rates varied significantly across adjudicators.Some adjudicators accorded refugee status in virtually all cases they heard, others granted refugee status rarely, if at all. The article explores several explanations offered by the IRB for refugee claim grant rate variations. These explanations relate to patterns in case assignment due to adjudicator specialization in particular types of cases from particular regions of the world. The author contends that while patterns in case assignment do affect grant rates, they do not account for the full variations evident in the data. Rather, outcomes in refugee adjudication appear to hinge, at least in part, on the identity of the adjudicator assigned. The author draws three main conclusions from the data on refugee adjudication in 2006. First, further empirical research should be undertaken to verify the results of the study and to identify specific features of adjudicator identity that affect refugee claim outcomes. Second, the appointment process for IRB adjudicators should be carefully scrutinized in light of grant rate disparities.Third, given both the grant rate disparities and the life and death stakes involved in refugee adjudication, it is imperative there be opportunities to meaningfully review negative first instance refugee determinations. To this end, the government should immediately implement the provisions in Canada’s immigration legislation that establish a Refugee Appeal Division at the IRB.
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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 | 0,031 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| 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 ».