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Enregistrement W4387188039 · doi:10.22201/cisan.24487228e.2023.1.625

Shifting Boundaries of Control: The Quebec and Vermont-New York Border in the Trump Era and Beyond

2023· article· en· W4387188039 sur OpenAlexafffundabout
Laura Macdonald, Jeffrey Ayres

Notice bibliographique

RevueNorteamérica · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Policy and Governance
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésDeportationPolitical sciencePoliticsBorder crossingState (computer science)Administration (probate law)SecuritizationRefugeeEnforcementImmigrationGeographyEconomic historyPolitical economyLawSociologyHistoryBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article reviews the shifting practices of control along the border New York–Vermont bor-der in the United States and Quebec in Canada during and since the election of the Trump admin-istration in the United States. The authors argue that this period saw an increase in detention, deportation and securitization on both sides of the border, despite the differences in the politi-cal orientations of the Canadian and U.S. governments. Drawing on recent developments in border theory, the article explores the ways in which the northern U.S. border has become increasingly politicized and securitized. The Trump administration’s anti-migrant policies led to a rapid increase in the numbers of asylum seekers crossing the Canada-U.S. border into Quebec in an irregular fashion at Roxham Road in northern New York state. The intense political re-sponse to this situation in Canada and especially Quebec eventually resulted in the renegotia-tion of the Safe Third Country Agreement between the two countries. In the same period, in the northern United States, there was an increase in surveillance and targeting of migrants through the enforcement of international checkpoints 100 miles south of the territorial border. The arti-cle demonstrates how both states attempted to contain the movements of “undesirables,” thus restricting the mobility of certain individuals.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,170
Score d'incertitude au seuil0,962

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0270,014
Communication savante0,0120,004
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,281
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 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
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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