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Enregistrement W4380685773 · doi:10.11648/j.hss.20221005.19

Institutional Racism and Refugee Policies of the West: The Numbers Do Not Lie

2022· article· en· W4380685773 sur OpenAlexaboutno aff
Lora Benoit, Carl Hermann Dino Steinmetz, Deena Mikbel

Notice bibliographique

RevueHumanities and Social Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Refugees, and Integration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRefugeeRacismPalestinePolitical scienceWest bankPopulationMiddle EastComprehensive Plan of ActionDisplaced personDevelopment economicsCriminologySociologyLawHistoryDemographyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article demonstrates that the Universal Human Right to asylum is not uniformly guaranteed to all asylum seekers pursuing refuge in Western countries. Specifically, many Western countries accept fewer asylum seekers than might be expected based on their population size. Moreover, there are a number of Western countries that demonstrate a clear bias against asylum seekers originating from Africa and the Middle East; people who are attempting to escape extremely dire circumstances. To arrive at these conclusions, a tripartite approach was implemented. First, elaborations were made on the existing theoretical foundations used by the West that frame the refugee as not "Our Kind of People" or "Our Kind of Color." Second, a mathematical assessment was applied to quantify the forcibly displaced persons from around the world using data extracted from the UNHCR that factually evidences this bias. Lastly, qualitative assessments were made that examined the policy and practices that govern the treatment of refugees and asylum seekers in select Western countries, including Australia, Türkiye, Palestine, the European Union, Canada, and the United States. These three lines unequivocally demonstrate the influence of institutional racism on the mass migration of people seeking asylum in Western 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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,821
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0120,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,250 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2022
Routes d'admission1
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