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Enregistrement W2999460696 · doi:10.24908/ss.v17i3/4.10779

Humanitarian and Human Rights Surveillance: The Challenge to Border Surveillance and Invisibility?

2019· article· en· W2999460696 sur OpenAlexafffund
Özgün E. Topak

Notice bibliographique

RevueSurveillance & Society · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Refugees, and Integration
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésHuman rightsPolitical scienceHumanitarian aidEuropean unionInternational humanitarian lawComputer securityLawBusinessInternational tradeComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The European border regime has traditionally rested on the hidden surveillance activities of border authorities, which have contributed to human rights violations (including “push-back” and “left-to-die” practices) and a rising migrant death toll. Recently a number of humanitarian and activist organizations, including Migrant Offshore Aid Station (MOAS), Médecins Sans Frontières (MSF), Sea-Watch, and WatchTheMed, have organized to aid migrants in distress at sea using surveillance technologies, ranging from drones to GPS. By doing so, they presented a challenge to the European border surveillance regime. In dialogue with the concept of countersurveillance, this paper introduces the concepts of humanitarian surveillance and human rights surveillance and deploys them to examine and categorize the activities of MOAS, MSF, Sea-Watch, and WatchTheMed. Humanitarian surveillance narrowly focuses on aiding victims of surveillance without problematizing the logic and hierarchies of surveillance, while human rights surveillance operates as a form of countersurveillance; it aims to protect and advance the human rights of victims of surveillance and expose human rights violations committed by authorities through opposing the hierarchies of surveillance. The paper shows how civilian groups incorporate elements of humanitarian and human rights surveillance in their activities at varying levels and discusses the extent to which they challenge the European border surveillance regime.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,041
Communication savante0,0140,022
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,289 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations26
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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