Crimmigrating Narratives: Examining Third-Party Observations of US Detained Immigration Court
Notice bibliographique
Résumé
Examining what we call "crimmigrating narratives," we show that US immigration court criminalizes non-citizens, cements forms of social control, and dispenses punishment in a non-punitive legal setting. Building on theories of crimmigration and a sociology of narrative, we code, categorize, and describe third-party observations of detained immigration court hearings conducted in Fort Snelling, Minnesota, from July 2018 to June 2019. We identify and investigate structural factors of three key crimmigrating narratives in the courtroom: one based on threats (stories of the non-citizen's criminal history and perceived danger to society), a second involving deservingness (stories of the non-citizen's social ties, hardship, and belonging in the United States), and a third pertaining to their status as "impossible subjects" (stories rendering non-citizens "illegal," categorically excludable, and contradictory to the law). Findings demonstrate that the courts' prioritization of these three narratives disconnects detainees from their own socially organized experience and prevents them from fully engaging in the immigration court process. In closing, we discuss the potential implications of crimmigrating narratives for the US immigration legal system and non-citizen status.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».