The Community Organization Refugee Sponsorship Program: Understanding Private Resettlement in New Zealand and Drawing Lessons from the Canadian System
Notice bibliographique
Résumé
This thesis examines the newly introduced private resettlement program in New Zealand. The Community Organisation Refugee Sponsorship program started in 2017 and offers an additional method for refugee resettlement for quota refugees in New Zealand. The thesis uses the most similar case study comparative methodology to identify several countries with a similar private program structure as New Zealand. The cases examined were Australia, Argentina, Ireland, the United Kingdom, and Canada. The thesis conducted a lesson drawing exercise comparing New Zealand against Canada and their private resettlement programs. Canada is an exemplar case in private resettlement and offers a good comparison to glean lessons. The thesis used normative principles to examine both programs and identifies how New Zealand can develop its private program to protect the government’s international commitments from privatization. The thesis explores how the private sponsorship community, those who engage in private refugee resettlement, use these principles as standards for engagement in Canada and how this might apply to New Zealand. Using lessons in Canada, the thesis comes to several conclusions and program recommendations for the second pilot of the Community Organisation Refugee Sponsorship programme. The thesis urges the New Zealand government to fully embody the principle of Additionality into their program design and use nodal policy instruments to publicize the information. The thesis draws on lessons from the Blended Visa Office Referred program and the Private Sponsorship Refugee program as to why full incorporation of this principle is needed. The thesis urges New Zealand to expand the Naming principle and allow family reunification within the private resettlement structure. Lastly, the thesis makes recommendations for resettlement plans to increase sponsorship success.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».