Debunking the Narratives of Inclusion: Immigration Policy in Quebec, Canada, and the United States in the Age of Trump
Notice bibliographique
Résumé
Narratives of inclusion and successful immigration stories permeate Canadian popular culture. Often compared as an equally desirable destination to the United States, Canada is frequently heralded as a refuge for immigrants; specifically, those seeking asylum. Frequently exalted as a morally superior nation to its southerly neighbors, Canada represents itself in the international arena as a country that celebrates, respects, and cares for all of its members—regardless of their sometimes precarious immigration status by emphasizing the multiculturalism of Canadian society. Such stories also permeate national history and therefore leave out the voices of the “other” and ignore episodes of overt discrimination. As such, this account of the Canadian narrative as a welcoming safe harbor is not always accurate as globalization and concerns over national security threaten to uproot the hegemonic perpetuation of racial stereotypes and justifications of exclusion. Illustrating these failures of the Canadian government to uphold its revered image, are the stories of Abdoul Abdi, a Somalian refugee who faced deportation after the Canadian government neglected to apply for his citizenship while he was a minor in the foster care system; and those of Haitian refugees once living in the United States with protected status crossing into Quebec by the hundreds in 2017 to seek asylum in Canada. With the aid of the two aforementioned case studies, explored through review of academic literature and news stories, this paper seeks to dismantle the commonly believed fallacies surrounding the immigration and refugee policies in the United States, Canada, and Quebec in the Age of Trump.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».