The Removal of Maher Arar and Lessons Learned for Future Engagement Between the United States and Canada
Notice bibliographique
Résumé
Since the terrorist attacks of September 11, 2001, the United States and Canada have engaged at the highest levels of government to integrate immigration and law enforcement policies and achieve common homeland security benefits. This engagement demonstrates agreement across political parties in both countries on those areas and objectives critical to increasing North American security. Over the same period of time, the removal by the United States of Canadian citizen Maher Ararbased in part on derogatory information provided by Canadian law enforcementillustrates vividly the complexity, sensitivity and necessity of informal collaboration between agencies in both countries. This thesis presents a case study of the removal of Mr. Arar in order to suggest strategies that policymakers in both countries may adopt in order to achieve greater progress toward the objectives identified during bilateral engagement over the past decade. This thesis relies on the unclassified results of official inquiries in the United States and Canada as well as the record developed by related litigation in both countries, and concludes that this incident itself continues to prevent further integration between the United States and Canada and should be addressed squarely to achieve greater progress toward bilateral security objectives.
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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 | 0,011 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,073 | 0,019 |
| Communication savante | 0,017 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».