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Enregistrement W2141615425 · doi:10.1093/ijrl/eei030

The Use and Misuse of ‘National Security’ Rationale in Crafting U.S. Refugee and Immigration Policies

2005· article· en· W2141615425 sur OpenAlexaboutno aff
Donald Kerwin

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Refugee Law · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Refugees, and Integration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRefugeeImmigrationPolitical scienceNational securityImmigration policyCriminologySociologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since the terrorist attacks of 11 September 2001, U.S. immigration and refugee policy has developed based on narrow and evolving theories of ‘national security’. Immigration reform legislation, federal regulations, and administrative policy changes have been justified in terms of the nation’s safety. On 1 March 2003, the U.S. Immigration and Naturalization Service (INS) was folded into the massive new U.S. Department of Homeland Security (DHS), formally making immigration a homeland defense concern. Counterterror and immigration experts increasingly agree on what constitute effective and appropriate immigration policy reforms in light of the terrorist threat. Unfortunately, many of the post-September 11 policy changes do little to advance public safety and violate the rights of refugees and asylum seekers. These include reductions in refugee admissions, the criminal prosecution of asylum seekers, the blanket detention of Haitians, and a safe third-country asylum agreement between the United States and Canada. Other measures offend basic rights and may undermine counterterror efforts. These include ‘preventive’ arrests, closed deportation proceedings, and ‘call-in’ registration programs. This article reviews post-September 11 U.S. policy developments based on their impact on migrant rights and their efficacy as counterterror measures. It argues for a more nuanced and rigorous sense of ‘national security’ in crafting refugee and immigration policy.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,115

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0100,027
Communication savante0,0130,011
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0080,015
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,305 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations40
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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