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Enregistrement W4402169238 · doi:10.32920/26883745.v1

Obscure, Minimize, and Distract: The Canadian State's Playbook on the Characterization and Justification of Immigration Detention

2024· preprint· en· W4402169238 sur OpenAlexaffabout
Connie Lam

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEuropean Criminal Justice and Data Protection
Établissements canadiensMcMaster UniversityToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmigration detentionImmigrationState (computer science)Political scienceCharacterization (materials science)LawComputer scienceAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>State discourse on immigration detention reveals a concerted effort to obscure the realities of immigration detention in Canada. This paper exposes Canadian statutes and federally published websites as non-neutral domains where discursive violence takes place and where enactments of state violence are justified. Although it positions itself as a welcoming 'safe haven' for migrants, the Canadian state distracts us from the punitive nature of indefinite immigration detention, minimizes the number of migrants detained, and inflates the danger that migrants pose to Canadian society and borders. The Canadian state's moral authority to enforce immigration detention must not be accepted as natural, lest we naturalize the violence, harm, and settler domination that the state enacts against 'undesirable' migrants. Applying a Critical Discourse Analysis, this paper investigates Canadian state and state agency discourses on/of immigration detention in order to reveal the discursive strategies the state employs to characterize and justify immigration detention. </p>

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,724
Score d'incertitude au seuil0,880

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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