Policing, Profits, and the Rise of Immigration Detention in New York's “Chinese Jails”
Notice bibliographique
Résumé
“Policing, Profits, and the Rise of Immigration Detention in New York's ‘Chinese Jails’” explains how Chinese exclusion law created a “detention economy” in upstate New York. From 1900–1909, Northern New York jails held thousands of Chinese migrants who had been apprehended by immigration authorities crossing the U.S.-Canada border, and had filed habeas corpus claims in district courts. While scholarship on Chinese Exclusion has addressed the legal battles around due process, it has overlooked the detention infrastructure that these claims produced. Because the federal immigration service had no detention facilities in the region, they “boarded out” Chinese detainees at local jails, paying counties a nightly rate for each migrant held. These contracts transformed Chinese migrants into a commodity for rural communities looking to secure federal cash, with four Northern New York counties constructing separate “Chinese Jails” in order to increase the number of Chinese migrants they could incarcerate. This article challenges the scholarship that has presented immigration detention as a Cold War era development, instead showing how communities profited off jailing migrants at the turn of the century. Through the case of U.S. v. Sing Tuck, I argue that immigration officials eventually turned to the courts to streamline deportations and reduce their need for jail space.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».