Deconstructing Gender in Asylum Categories: An Archival Perspective on a Practice with Limited Access
Notice bibliographique
Résumé
Public authorities make decisions that greatly impact both citizens and non-citizens. Decision-making on asylum, which is regulated by international law but administered by states, in particular is characterised by a higher level of secrecy than other public services. The 1951 Refugee Convention defnes refugeehood as the fear of being persecuted for reasons of race, religion, nationality, social group, or political opinion. Although fear of gender-related persecution was not included as one of the grounds meriting asylum, state practice means that it is today generally recognised as such. The United Nations Refugee Agency (UNHCR) recommends that states "ensure a gender-sensitive interpretation of the 1951 Refugee Convention." Using natural language processing (NLP) to analyse an open dataset of Danish asylum case summaries, we frst identify fve empirical categories connected to gender in the case summaries: 1) gender-related persecution, 2) LGBT 3) sexual conditions, 4) marital conditions and 5) other gender-related forms of persecution. Secondly, we illustrate the relationship between these gender-related categories and other categories/topics in asylum motives. Finally, we discuss how data science techniques can be applied to better understand complex, cooperative work practices in an area where access for researchers is limited, but archival data is available.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,087 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».