Notice bibliographique
Résumé
The compliance section of Australia’s Department of Immigration enforces the departure of 10,000 people yearly. By international standards this is a very high number relative to population. At 5.5 per 10,000 head of population, Australia’s deportations rate is well ahead of the United Kingdom at 2.6 and Canada at 2.1. Aggressive deportation action is part of the Coalition government’s determination to be strong on border security, crime and terrorism. It gives no quarter to asylum seekers arriving without authorisation or non-citizens who become the subject of suspicion on national security grounds or are deemed to be of bad character. During the current term of the Coalition government we have seen the scandalous cases of Cornelia Rau, Vivian Alvarez, Robert Jovicic, and Mohammed Haneef. The Department of Immigration has promised a ‘cultural change’ and is spending $550 million over four years on fixing IT weaknesses. But the fundamental problem is that the deportation system itself is out of control. Australian officials must stop deporting people who are long term Australian residents; who are subjected to unsubstantiated suspicion; or who will be exposed to human rights abuses if deported. This requires changes to the Migration Act and its application led by the Immigration Minister. [Introduction]
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».