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Enregistrement W4410901017 · doi:10.3126/pursuits.v9i1.79359

A Refugee Study: Humanitarian Crisis in Sharon Bala’s The Boat People

2025· article· en· W4410901017 sur OpenAlexaboutno aff
Kamal Rai

Notice bibliographique

RevuePursuits A Journal of English Studies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueJewish and Middle Eastern Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRefugeePolitical scienceRefugee crisisLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper explores the plight of Tamil Refugees who are trapped to depart their ancestral land and suffer a humanitarian crisis through an analysis of Sharon Bala’s The Boat People. Tamil refugees have been living horrendously displaced lives from the early 1980s to the present in different parts of the world, particularly in Canada. This study uncovers the Tamil refugee humanitarian catastrophe to sustain their lives, resulting in a stateless population after being excluded from their inherited Land in Sri Lanka as a consequence of ethnic conflict. So, this paper adopts the theoretical frameworks of Giorgio Agamben, Hannah Arendt, and Thomas Nail to reflect the precarious situation of Tamil Refugees. Additionally, it embraces John Locke, Richard and Zapata Barrero to address this issue and the plight of Tamil Refugees. This paper concludes that Tamil immigrants are extremely dehumanized by portraying the obvious evidence of the protagonist Mahindan, who is intertwined in the perplexing legal process of Canada. Similarly, Tamil refugees are under a severe humanitarian crisis, thrown into such a situation to fight against the necessities of life, such as a lack of food, unsafe drinking water, insecure shelter, and harmful insects. While travelling, they have to take the risk of a life-threatening perilous journey on a wrecked boat and again inhuman imprisonment inside detention centres, to mistreatment after landing in Canada. Thus, they are in anxiety, frustration, pain, and misery, being excluded from the political sphere in both the Native and host countries.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,253
Score d'incertitude au seuil0,944

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,313 · 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'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
Publié2025
Routes d'admission1
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