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Enregistrement W2973871982 · doi:10.1093/jrs/fez078

Challenging Immigration Detention: Academics, Activists and Policy-Makers. By Michael J. Flynn and Matthew B. Flynn (eds)

2019· article· en· W2973871982 sur OpenAlexaff
Sarah Turnbull

Notice bibliographique

RevueJournal of Refugee Studies · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Refugees, and Integration
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmigration detentionImmigrationPolitical scienceLawCriminologyPublic administrationSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The proliferation of immigration detention around the world has been accompanied by growing interest in, and critical attention to, this policy and practice amongst academics, activists, policymakers, journalists and members of the general public. Challenging Immigration Detention—a collection edited by Michael J. Flynn and Matthew B. Flynn—is a helpful addition to the international discussion and debate about migrant detention (see e.g. recent edited collections by Nethery and Silverman 2015; Furman et al. 2016; Conlon and Hiemstra 2017). What sets this volume apart is its focus on the complicated question of how to challenge the policy and practice of detention while also working to make it less harmful for those who are detained. Comprising 14 chapters along with an introduction and conclusion, the collection covers a range of issues, perspectives and jurisdictions, with contributors who are (as the book’s subtitle indicates) academics, activists and policymakers. Topics include deaths in detention and family detention in the United States; inspecting detention in the United Kingdom; youth-activist infiltrations of detention centres in the United States; international advocacy and alternatives to detention; legal frameworks in South America, the European Union and other countries of the Global North; and the provision of mental health care in Australian detention facilities.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,769
Score d'incertitude au seuil0,511

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,310 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
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