The praxis of research about queer migrant lives: an Iranian case study
Notice bibliographique
Résumé
Does an academic, theoretically framed, multidisciplinary research project have anything to contribute to migration policy and practice in the context of discrimination and violence based on sexual orientation, gender identity and expression, and sex characteristics (SOGIESC)? LGBT+ History Month is a good time to ask this question, and we do so in this blog, based on a current University of Sussex research project. Negotiating Queer Identities Following Forced Migration (NQIfFM) is a comparative research project about queer Iranians living in exile in Turkey, the UK and Canada. Led by a multidisciplinary team at the University of Sussex, the project is currently drawing to a conclusion. Alongside our academic articles and the project monograph and other outputs, we are looking for opportunities to use the research findings to positively influence policy, practice and public discourse. The call for evidence on protection against violence and discrimination based on sexual orientation and gender identity in relation to forced displacement made by the UN Independent Expert on Sexual Orientation and Gender Identity in 2024 was one such opportunity and the research team made a submission in January 2025 in which we identified some of the drivers of forced displacement, experiences of violence and discrimination, and flaws in refugee status determination and support for queer Iranians that our research has uncovered.
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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 | 0,015 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,036 | 0,022 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».