Notice bibliographique
Résumé
This chapter marks the book’s shift from examining the demand for a particular refugee story during the oral hearing, to considering how decision-makers used narratives to test and contest refugee applicants’ testimony. It presents a key finding from the hearings: that decision-makers often engaged in ‘narrative contests’ with the applicant, presenting their own counter-narratives of how events should have taken place if the story presented were to meet the credibility standard of plausibility. The chapter details how the criterion of ‘plausibility’ forges a direct link between credibility assessment and the narrative form, and also sets out the minimal law or policy that governs the testing of oral evidence during the hearing in Australia and Canada. As a result, decision-makers were relatively free to engage in a form of questioning that went beyond asking refugee applicants for information or explanation. Instead, they presented alternative, hypothetical accounts of how events would have taken place if the story (and by implication, the applicant) were credible. When engaging in these narrative contests, decision-makers’ narrative expectations were often deeply subjective, idiosyncratic and unpredictable. The chapter also reveals that in navigating these exchanges, certain applicants displayed high levels of agency and resistance vis-à-vis decision-makers’ own narrative assumptions and their vast power to direct evidence.
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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 | 0,007 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,025 |
| Communication savante | 0,016 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».