"I didn't feel like a human in there" Immigration detention in Canada and its impact on mental health
Notice bibliographique
Résumé
Despite its reputation as a refugee-welcoming and multicultural country, Canada incarcerates thousands of people on immigration-related grounds every year, including people who are fleeing persecution, those seeking employment and a better life, and people who have lived in Canada since childhood. Immigration detainees are held for noncriminal purposes but endure some of the most restrictive conditions of confinement in the country, including maximum security jails and solitary confinement, with no set release date. Figures from the Canada Border Services Agency (CBSA) reveal that the number of immigration detainees incarcerated in Canada has increased every fiscal year between 2016-17 and 2019-20, peaking in fiscal year 2019-20 with a total of 8,825 people in immigration detention. Since the onset of the Covid-19 pandemic in March 2020, Canadian authorities have released immigration detainees at unprecedented rates, providing clear evidence that there are viable alternatives to depriving people of their liberty for indeterminate periods of time. For many of those who remained incarcerated, conditions of detention became harsher, with far more frequent lockdowns and limited access to phones and showers. During the first year of the pandemic, immigration detainees went on hunger strike three times at the Montreal-area immigration holding center.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».