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Enregistrement W4230561869 · doi:10.32920/ryerson.14653287.v1

Long walk to safety : experiences of refugee claimants with Canada's refugee policies and practices

2021· preprint· en· W4230561869 sur OpenAlexaffabout
Kamau Ngugi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Refugees, and Integration
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRefugeePersecutionComprehensive Plan of ActionPolitical scienceLegislationDisplaced personSettlement (finance)LawPoliticsBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The arrival of refugee claimants in Canada generates interest, controversy and heated debates from the Canadian body politic. Oftentimes, the voices of the refugees are absent from the debates about them and the policies and practices developed to deal with them. Through qualitative interviews, this study examines the experiences of refugees who fled persecution in their countries and came to Canada where they made successful applications for refugee protection. By documenting refugees experiences and their perceptions of these experiences, the study seeks to contribute to the debate on refugees by presenting their perspectives on Canada's inland refugee claim process. The study shows that apart from enduring the pains of persecution from which they fled, refugees also face serious challenges on their journeys to seek refugee protection in Canada. One of the main challenge[s] facing refugees when they arrive in Canada is the complex process of refugee determination and settlement that they have to go through. This paper takes the position that documenting the experiences of successful refugee claimants in Canada can be a good starting point from where to revisit our debates, polices and practices on refugees in a bid to establish a refugee protection system that adequately adheres to national and international refugee legislation while at the same time promoting a more responsive and humane approach to the needs of people fleeing persecution in their respective countries.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,424

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0570,024
Communication savante0,0100,003
Science ouverte0,0030,012
Intégrité de la recherche0,0040,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,311 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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