Revisiting ‘who gets in’: borders and migration management in the era of automation and AI in Canada
Notice bibliographique
Résumé
This article examines the transformation of borders with the integration of Automated Decision Support Systems, including Artificial Intelligence, in Canada's migration management since 2015. This study pursues the dual objectives of analyzing the introduction of ADSS and its impact on decision-making regarding immigration applications. The research focuses on the Chinook system, introduced in 2018 for temporary immigration files, and explores how these technologies influence the discretion of visa officers, who are the ultimate decision-makers. Through an in-depth content analysis of governmental documents, many obtained via Access to Information requests, this study provides unique insights into the use of automation and artificial intelligence in immigration application processing and decision-making. Through a fine grain analysis, this article argues that Automated Decision Support Systems significantly alter the process of determining 'who gets in' by transforming the exercise of human discretion, therefore reconfiguring the confines of borders. The conclusion discusses how this new era of Canada's migration management has profound human and legal consequences that call for the need to balance technological advancements with the preservation of substantive decision-making processes to protect procedural fairness and access to justice for immigration candidates who appeal a refusal.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,030 |
| Communication savante | 0,015 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».