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Enregistrement W4246298424 · doi:10.32920/ryerson.14644629

Racialized Risks, Queer Threats: Refugee Experiences of “Sanctuary” in the City of Toronto

2021· preprint· en· W4246298424 sur OpenAlexaffabout
Jobin Philip

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Refugees, and Integration
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRefugeeQueerHeteronormativityGender studiesIntersectionalityPolitical scienceCriminologySociologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There appears to be a gap in the literature that examines the intersectionality of identities for the refugee subject, especially for queer refugees. As well, there is a prevalence of heteronormative discourses throughout the literature. In all cases, homophobic violence is named but I will argue this is not the problem; it is merely a symptom of a broken system rooted in discourses of securitization and heteronormativity. Currently, migration to Canada is overseen by an increasingly over-securitized state which treats refugee claimants as threats to the nation. Concomitantly, the cultural adherence to traditional, white, heteronormative identities adds another dimension of risk for racialized, queer refugee subjects. This research study examines the experiences of resettlement for racialized and queer refugees in Toronto – a city that claims to be a sanctuary for such refugee claimants. The findings show that although queer refugees are generally safe from blatant and overt forms of violence post-migration, they still feel the need to resort to strategic methods of discretion, as it takes time to unlearn the fear and insecurity that exists as a result of experiencing trauma in the previous country. The interviews demonstrate that although some queer refugees may have to overcome internal and external challenges in their resettled lives, ultimately the action of migrating to Canada has opened up a multitude of promising possibilities.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil0,245

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0390,017
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,325 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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