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Enregistrement W2341431958 · doi:10.1093/rsq/hdv016

Everyday Injustices: Barriers to Access to Justice for Immigration Detainees in Canada

2016· article· en· W2341431958 sur OpenAlexaffabout
Stephanie J. Silverman, Petra Molnar

Notice bibliographique

RevueRefugee Survey Quarterly · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Refugees, and Integration
Établissements canadiensSocial Sciences and Humanities Research Council
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmigrationRefugeeEconomic JusticeMedia studiesSociologyLibrary scienceSocial justicePolitical scienceLawCriminologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The growing Canadian immigration detention system touches upon the lives of thousands of people daily. However, despite significant legal and normative problems, the Canadian detention system seems to be escaping sustained scrutiny. To address this gap, we employ the rubric of “access to justice” to refocus on inequalities being reproduced in the legal system that impede fair, unprejudiced, and non-arbitrary treatment for minorities and vulnerable people. If law is meant to govern equally and to ensure against arbitrary deprivations of liberty, immigration detainees should not be placed outside its reaches. Yet, our examination of access to justice in the Canadian detention system demonstrates that exactly this sort of displacement is occurring. Above and beyond the basic deprivation of liberty and setback to immigrants and asylum-seekers’ interests, detention inflicts irreparable psychological, physical, and social damage. We point to issues such as deteriorating daily detention conditions, far-flung facilities locations, unfair discretionary decision-making, lack of options for women, children, and vulnerable people, the compounding reasons for indefinite detention, and inadequate legal aid and access to counsel. Canada is propagating an extremely costly and ineffective system of administrative detention that is often in contravention of national and international standards on immigration detention.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,128
Score d'incertitude au seuil0,928

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0300,007
Communication savante0,0070,002
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,298 · 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'étudeQualitatif
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

Citations38
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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