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Enregistrement W4412587854 · doi:10.1177/09646639251360214

‘Flying Grannies’ and Human-Capital Citizenship: Care in Humanitarian and Compassionate Cases

2025· article· en· W4412587854 sur OpenAlexafffundabout
Asma Atique, Ethel Tungohan, Megan Gaucher, Harshita Yalamarty

Notice bibliographique

RevueSocial & Legal Studies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Refugees, and Integration
Établissements canadiensCarleton UniversityYork UniversityQueen's UniversityToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesCanada Research Chairs
Mots-clésCitizenshipHuman rightsCapital (architecture)Political scienceSociologyEnvironmental ethicsPolitical economyLawHistoryPoliticsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Given Canada's child care deficit, economic migration remains contingent on the unpaid care work of grandparent migrants, particularly grandmothers or ‘flying grannies’, who arrive through temporary pathways such as the super visa and often juggle multiple transnational caring obligations. However, routine pauses to the parent and grandparent sponsorship program render humanitarian and compassionate applications one of the few options available for grandparents seeking permanent residence. Yet this discretionary tool and grandparents’ multiple caregiving roles continue to be understudied. This socio-legal study, therefore, unpacks narratives of care in 171 humanitarian and compassionate grounds cases involving grandparents who applied to, considered applying, or were referred by judges and immigration officers to apply for the Super Visa. Drawing on Ellermann , we argue that the types of care that are valued and, subsequently, which ‘exceptional’ cases are granted permanent residence, reflect a human-capital citizenship logic and membership status. The subjective criteria used by judges and other ‘gatekeepers’, especially when determining the best interest of any child and hardship, reveal multiple tensions, inconsistencies and a limited notion of care that entrench stereotypes based on race, gender, culture, class and other vectors of social location. Ultimately, family reunification is deemed conditional, and grandparents are rendered temporary.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,595
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0040,001
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,342 · 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.

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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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