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Enregistrement W4247852542 · doi:10.32920/ryerson.14638770

Institutionalizing Precarious Immigration Status in Canada

2021· preprint· en· W4247852542 sur OpenAlexaffabout
Luin Goldring, Carolina Berinstein, Judith K. Bernhard

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Refugees, and Integration
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityAccess Alliance Multicultural Health and Community ServicesYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCitizenshipImmigrationLegal statusContext (archaeology)ResidenceImmigration policyPolitical sciencePrecarious workWork (physics)SociologyPolitical economyDemographic economicsGeographyLawEconomicsPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper analyzes the institutionalized production of precarious migration status in Canada. Building on recent work on the legal production of illegality and non-dichotomous approaches to migratory status, we review Canadian immigration and refugee policy, and analyze pathways to loss of migratory status and the implications of less than full status for access to social services. In Canada, policies provide various avenues of authorized entry, but some entrants lose work and/or residence authorization and end up with variable forms of less-than-full immigration status. We argue that binary conceptions of migration status (legal/illegal) do not reflect this context, and advocate the use of ‘precarious status’ to capture variable forms of irregular status and illegality, including documented illegality. We find that elements of Canadian policy routinely generate pathways to multiple forms of precarious status, which is accompanied by precarious access to public services. Our analysis of the production of precarious status in Canada is consistent with approaches that frame citizenship and illegality as historically produced and changeable. Considering variable pathways to and forms of precarious status supports theorizing citizenship and illegality as having blurred rather than bright boundaries. Identifying differences between Canada and the US challenges binary and tripartite models of illegality, and supports conducting contextually specific and comparative work.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,701
Score d'incertitude au seuil0,977

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,264 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations25
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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