(No) Access T.O.: A Pilot Study on Sanctuary City Policy in Toronto, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The “sanctuary city” movement is a grassroots, human rights-based response to increased numbers of non-status migrants living and working in global cities (Faraday 2012; Sawchuk & Kempf 2008; Bhuyan 2012; OCASI 2012). Nonstatus migrants live in situations of extreme precariousness — they are subject to detention and deportation if identified by federal authorities; often work in poor conditions; are socially isolated; face poverty, abuse, and exploitation; and are unable to safely access essential social services, including those related to healthcare, education, labour, shelters, food banks, and police services (Gibney 2000; De Giorgi 2010; Noll 2010). In February 2013, Toronto became the first “sanctuary city” in Canada, which is currently styled “Access T.O.” Hamilton and Vancouver followed suit in 2014 and 2016, respectively. The primary objective of Access T.O. is to ensure that all residents are able to access municipal and police services, regardless of immigration status. The policy directs city officials not to: 1) inquire into immigration status when providing select services, 2) deny non-status residents access to services to which they are entitled, and 3) share personal or identifying information with federal authorities, unless required to do so by federal or provincial law (City of Toronto 2013).
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 tête enseignante, 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 ».