Interdependence in information practices: differences matter when caring for immigration data in Canada
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Service providers, government agencies and other entities gather data on immigration and settlement for myriad reasons. In Canada, newcomers to the country are required to provide personal information to access essential services from community-based organizations and government agencies. Individuals who handle immigration data hold valuable yet under-examined perspectives on these data collection and sharing activities. This study therefore seeks to answer the overarching question: What information practices are prominent in the work of different groups who collect, analyze and steward newcomers' data? Design/methodology/approach Our interview-based study reports on the practices of individuals supporting immigration and settlement (i.e. settlement service providers, migrant justice activists, immigration researchers, government staff and designers of digital systems and services oriented toward newcomers) through their use of newcomers' data. Findings A dual narrative and thematic analysis interprets participants' reflections on their information practices and responsibilities, showcasing variation despite their interdependence and shared priorities for newcomers' well-being. We propose the concept of “data care” to draw attention to experiences and tensions inherent in stewarding newcomers' data. This inquiry reveals conflicts over responsibilities, differences in ethical reasoning and the need for multi-stakeholder negotiation. Originality/value Findings bring greater clarity to the intricacies of respecting migrants and their privacy. The study contributes to a theoretical lens on information practices in care work by drawing from feminist care ethics and sociotechnical scholarship.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle