Punishing Survivors and Criminalizing Survivorship: A Feminist Intersectional Approach to Migrant Justice in the Crimmigration System
Notice bibliographique
Résumé
Scholars have identified crimmigration – or the criminalization of “irregular” migration in law – as a key issue affecting migrant access to justice in contemporary immigrant-receiving societies. Yet the gendered and racialized implications of crimmigration for diverse migrant populations remains underdeveloped in this literature. This study advances a feminist intersectional approach to crimmigration and migrant justice in Canada. I add to recent research showing how punitive immigration controls disproportionately affect racialized men from the global south, constituting what Golash-Boza and Hondagneu-Sotelo have called a “gendered racial removal program” (2013). In my study, I shift analytical attention to consider the effects of the contemporary crimmigration system on migrant women survivors of gender-based violence. While such cases constitute a small sub-group within a larger population of migrants in detention, nevertheless scholarly attention to this group can expose the multiple axes along which state power is enacted – an analytical strategy that foundational scholars like Crenshaw (1991) used to theorize “structural intersectionality” in the US. In focusing on crimmigration in the Canadian context, I draw attention to the growing nexus between migration, security, and gender-based violence that has emerged alongside other processes of crimmigration. I then provide a case analysis of the 2013 death while in custody of Lucía Dominga Vega Jiménez, an “undocumented” migrant woman from Mexico. My analysis illustrates how migrant women’s strategies to survive gender-based violence are re-cast as grounds for their detention and removal, constituting what I argue is a criminalization of survivorship.The research overall demonstrates the centrality of gendered and racialized structural violence in crimmigration processes by challenging more universalist approaches to migrant justice.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».