The Invisibilised Labour of Diasporas as Co-sponsors in Refugee Sponsorship: Lessons <i>From</i> Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract For almost 45 years, civil society groups have volunteered their time, energy, and finances to resettle more than 327,000 refugees through Canada’s Private Sponsorship of Refugees programme. Sponsorships are commonly arranged by local communities, faith-based organisations, or private citizens who have entered into agreements with the federal government. Much of this effort is supported by former refugees who were themselves resettled to Canada. Yet, the existing literature underrepresents the crucial role of sponsors with refugee histories. This research examines the previously invisibilised labour of diasporic sponsors, highlighting the unique and vital role stemming from their dual social locations as former refugees and private sponsors. Through participant testimony from in-depth, semi-structured interviews and triangulated document analysis of policy and programmatic data, this research finds that invisibilisation lies at the administrative level of sponsorship processes. This includes the interactions between Sponsorship Agreement Holders and co-sponsor mechanisms, and how formalised and less formalised processes play out. The co-sponsorship model illuminates the nuances and possibilities for sponsorship sustainability beyond the courte durée, emphasising the vital labour of diasporic sponsors in this dynamic.
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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 | 0,010 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,037 | 0,029 |
| Communication savante | 0,016 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 ».