Interdependence in information practices: differences matter when caring for immigration data in Canada
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.
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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 | 0,014 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,036 | 0,019 |
| Communication savante | 0,016 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».