Fighting Human Smuggling or Criminalizing Refugees? Regimes of Justification in and around R v Appulonappa
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Following the arrival of the MVOcean Ladyin 2009, four men were charged with human smuggling under s. 117 of theImmigration and Refugee Protection Actfor having helped Sri Lankan asylum seekers reach Canada. Section 117 made it a criminal offence to aid and abet the unauthorized entry of asylum seekers, including when this was done for humanitarian reasons, to help family members, or as a matter of mutual aid. The case made its way to the Supreme Court and, in 2015, the court ruled inR v Appulonappathat s. 117 was too broad, potentially criminalizing humanitarian workers and family members who help transport asylum seekers, and should be interpreted in a strict manner. This article draws from pragmatic sociology to study the regimes of justification mobilized by various actors involved in, and around,R v Appulonappabetween 2009 and 2015. It focuses on two sites of contestation that crystalized around divergent conceptions of fairness and safety, discussing how competing regimes of justification were used to advance stakeholder’s positions.
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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 | 0,024 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,037 | 0,072 |
| Communication savante | 0,015 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».