“The Biggest Problem With You…”: Racial Profiling and Canada’s Program of Extra-Territorial Migrant Interdiction
Notice bibliographique
Résumé
On April 3, 2019, Andrea and Attila Kiss tried to board an Air Canada Rouge flight from Budapest to Toronto. Andrea’s sister was ailing, and the couple planned to visit Canada for two months to support her family. Their travel was legitimate and lawful. Their documents were in order. But when they lined up to check in, Andrea made a mental note of a fact that was about to become relevant: as members of the Hungarian Roma community, they were the only racialized people in line. Andrea and Attila did not reach the check-in counter. They were stopped and pulled out of line by a private security guard. They were questioned, their documents were photographed, and—minutes later—a Canadian immigration official forbade the airline from allowing them aboard the plane. And so, the only racialized people in line trying to get to Canada were profiled, turned around, and sent home without even a ticket refund. Later, they found out the official reason for their deboarding: Canada thought that there were enough “indicators” to conclude that they were not planning on staying temporarily, but permanently. How did this work legally? Exploring that question is this paper's purpose. We show how a little examined tool—the Electronic Travel Authorization—enables the overseas screening of travellers to Canada. Using evidence unearthed in litigation, we show how this tool is used to racially profile travellers and trace the origins of the program. Then, we ask a simple question, is any of this legal?
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,055 | 0,009 |
| Communication savante | 0,009 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».