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Enregistrement W4387311587 · doi:10.32920/24236671.v1

The (Mis-)Uses of Analogy: Constructing and Challenging Crimmigration in Canada

2023· preprint· en· W4387311587 sur OpenAlexaboutno aff
Graham Hudson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Policy and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeportationAnalogyImmigration lawImmigrationPolitical scienceLawCriminal lawDoctrineLaw and economicsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The concept of crimmigration is said to represent the blurring of criminal and immigration law, producing a sui genesis form of law within which sovereign power operates free from constitutional constraints. First articulated in the United States, crimmigration theory is just as (if not more so) prescriptive as descriptive. Centuries of immigration exceptionalism have blocked the applicability of due process rights to detention and deportation proceedings. This fact requires advocates to persuade courts that an immigration measure is criminal in nature in order to vindicate rights. There is a risk that crimmigration theory rests on, and makes use of, faulty doctrine that banishes immigration law from constitutional terrain unless it can be absorbed into the substance of criminal law. This chapter examines how crimmigration is constructed and challenged in Canada, where constitutional rights are applicable to immigration law qua immigration law. Relying on analogy, courts are most directly concerned with whether an immigration measure deprives someone of high priority interests in life, liberty or security of the person, and not whether a measure is criminal in nature. Whether courts will intervene, however, is a separate matter. This question is also answered by analogy: that between migrants and criminals. Conceptions of risk and danger always inform conceptions of rights, which courts in practice decline to recognize in all but a handful of cases. The different form crimmigration assumes in Canada masks substantively similar results.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,255
Score d'incertitude au seuil0,864

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0380,021
Communication savante0,0130,003
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,294
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; 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'admission1
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