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Enregistrement W3194321572 · doi:10.18192/potentia.v11i0.4686

The Canada-US Border: Approaches to Managing Irregular Crossings

2020· article· en· W3194321572 sur OpenAlexaffvenueabout
Alexa Kirkey

Notice bibliographique

RevuePotentia Journal of International Affairs · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Policy and Governance
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExpeditingPatrollingStatus quoPolitical scienceImmigrationBorder SecurityIrregular migrationGovernment (linguistics)Closing (real estate)Ideal (ethics)LawGeographyEconomicsManagementEconomic geography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Canada-US border has seen a significant spike in irregular crossings from the US into Canada since 2016. As tens of thousands of migrants have crossed into Canada outside official entry points, Canadian officials have had to grapple with how to manage these irregular asylum claims that have put enormous strain on the Canadian immigration system. In response, the Canadian government has developed an approach that sees officials conduct comprehensive security screenings to process these claims. However, the existence of the Safe Third Country Agreement (STCA) between Canada and the US has also created a challenge in dealing with this issue. In response, three approaches have emerged. The first involves completely eliminating the STCA. The second would see serious restriction of asylum claims and patrolling of borders, while the third would seek to maintain the status quo. However, the ideal solution is likely one that finds a middle ground, expediting the processing while also closing loopholes in the agreement.

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)0,000
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,963
Score d'incertitude au seuil0,572

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,226 · 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
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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