A Snapshot of Immigration Court at Stewart Detention Center
Notice bibliographique
Résumé
Changes to U.S. immigration policy have implications for social work, owing to the ethics-based foundation of the profession. The twin purposes of this mixed-methods case study are to describe the detainment and deportation processes, and their implementation at the Stewart Detention Center in Lumpkin, Georgia (notorious for its disparately high rate of deportation); and, to discuss social work’s ethical role in relation to immigrant populations and immigration policy issues. To achieve analysis, we collected data at the Stewart Detention Center, directly observing a sample of 39 immigration court hearings across 4 separate time points between June and September of 2018. We use univariate statistics to describe the sample in terms of hearing duration, demographics of detained persons, characteristics of judge and attorney interactions, removability charges, and hearing outcomes. Our analysis includes mappings of 2 courtrooms and a thick and rich narrative description of our first trip to the Stewart Detention Center in June, 2018. Identified themes across court observations include: (a) lack of uniformity in process, (b) adoption of criminal justice norms and procedures without inclusion of protective factors, (c) layers and barriers to communication that present as isolating, and (d) a seeming emphasis placed on the voluntary departure option. We conclude with a discussion of implications for social work and respective recommendations for engagement.
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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) | 0,011 | 0,001 |
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 ».