Transgender Ukrainians and the Need for LGBTQIA+ Inclusion in National and International Refugee Policies
Notice bibliographique
Résumé
Over 7 million Ukrainians have become refugees since Russia's invasion of Ukraine. As a result, countries around the world have opened their doors and invited Ukrainians to seek refuge from the ongoing conflict. However, not all Ukrainians have experienced this conflict equally, with queer and transgender Ukrainians facing increased risks of gender-based violence, discrimination, and difficulties crossing borders due to inaccurate gender markers on their identification. This policy brief focuses on the unique challenges LGBTQIA+ Ukrainians have faced while fleeing the conflict. I provide an analysis of the persistent exclusion of LGBTQIA+ people within sexual and gender-based violence policies and refugee policies (like the Women, Peace and Security agenda and Feminist Foreign Policy initiatives) due to marginalization and systemic discrimination. This paper argues that the Government of Canada can address this issue, not just for Ukrainian refugees but for all refugees, by implementing LGBTQIA+ inclusive policies to address the gaps in Canada's current system. It should be noted, this policy brief examines the conflict from February 2022 to April 2022. Given that this is an ongoing conflict, some statistics may have changed, however, the lack of support for LGBTQIA+ refugees in national and international refugee policy remains a pressing issue.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».