Humanitarian and Compassionate Applications: A Critical Look at Canadian Decision-Makers’ Assessment of Claims from “Vulnerable” Applicants
Notice bibliographique
Résumé
For many people who have made Canada their home but have uncertain legal status and are ineligible to apply for permanent residence through other channels, the Humanitarian and Compassionate (H&C) application is the only available pathway to permanent residence and stability in Canada. Applications for permanent residence on H&C grounds have become a key component of Canada’s immigration system and yet this pathway remains under-researched. Drawing upon extensive desk research and the preliminary analysis of interview data, this article addresses this gap in the scholarship by offering a critical analysis of the H&C program. In it, we begin by discussing the specific challenges that this highly discretionary decision-making process poses for vulnerable applicants and suggest areas for improvement. We then focus on H&C applications and decisions that directly impact children and explain why a change in the Canadian application of the best interests of the child principle is required. Finally, we consider two recent trends in H&C cases: the sharp increase in the number of applications and the increasingly high rates of refusal. Throughout this analysis, we highlight the negative repercussions the current system has on the most vulnerable categories of migrants and the need to better understand these phenomena.
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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 | 0,037 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,077 | 0,030 |
| Communication savante | 0,019 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».