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Enregistrement W4401054011 · doi:10.1080/15562948.2024.2383689

The Visual Governance of Canadian Migration Agencies

2024· article· en· W4401054011 sur OpenAlexaboutno aff
Alice Massari

Notice bibliographique

RevueJournal of Immigrant & Refugee Studies · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMedia Studies and Communication
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorporate governanceIrregular migrationPolitical scienceBusinessPublic administrationGeographyEconomic geography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite increasing attention to images in the study of world politics, the role of visual representations in transnational governance processes in general and migration governance, in particular, has received less attention. This paper aims to fill this gap by examining the visual representation of migration governance by the two Canadian government institutions responsible for it: Immigration, Refugees and Citizenship Canada (IRCC) and the Canada Border Services Agency (CBSA). Through a multi-modal analysis of their X (formerly Twitter) images, the paper shows how they tend to shy away from a visual representation of people on the move, privileging a technical communication in an aspiration toward a “neutral” representation of migration issues. Secondly, it sheds light on the discrepancies between the policies directed toward Afghani and Ukrainian refugees and the unexpectedly undifferentiated visual communication about the two groups. Finally, the paper explores what the pictures accompanying X (formerly Twitter) posts of IRCC and CBSA can tell about how these government institutions represent themselves. Findings showed that government institutions’ esthetic practices are not always in line with the institutional migration policies and text narratives, suggesting that different government implementation tools (i.e., regulations, practices, textual discourses) may not reinforce each other but advance alternative perspectives.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,787
Score d'incertitude au seuil0,956

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,312 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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