Resettlement of Refugees through the Lens of the Critical Race Theory
Notice bibliographique
Résumé
This presentation will showcase my ongoing Master of Laws (LLM) research-based thesis. It explains who refugees are and the processes involved in resettling refugees to different countries outside their countries of refuge. Canada is a big player in the resettlement of refugees. This means that we are individually likely to know some refugees or be in contact with some of them in our various local communities. My research explores resettlement of refugees through the lens of the Critical Race Theory. There has been substantial research focused on various aspects of the resettlement process and ancillary procedures yielding a lot of insight into different aspects of the demographics of resettled refugees to various third countries. It is pertinent to note however that the current research is lacking an important element in the discourse. Addressing this gap is hopefully the intention of my research. It analyzes the historical trends inherent in the statistical data on global resettlement provided by the United Nations Refugee Agency (UNHCR). This research argues that the element of race of refugees has been an underlying consideration significantly affecting which classes of refugees were deemed eligible for resettlement in the past and the quotas that were ascribed to them. In challenging this historical and current trend, this research hopes to get everyone involved in challenging their inherent racial biases in their respective societal spaces in any small way possible to foster inclusivity in diversity. For within this student population will be practitioners and policy makers in the near future.
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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 | 0,009 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,045 |
| Communication savante | 0,013 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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; 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 ».