Challenging Immigration Detention: Academics, Activists and Policy-Makers. By Michael J. Flynn and Matthew B. Flynn (eds)
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,009 |
| Communication savante | 0,020 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,006 |
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 ».