Bots, Bias, and Borders: The effects of automated decision making on Canadian immigration systems
Notice bibliographique
Résumé
When used in public programs, AI-based technologies, whether through automated decision-making systems or through surveillance software (i.e., facial recognition), act as sieving tools for the state by extracting, sorting, and creating social categories of the “good” subject and the “bad” or even non-subject. The convergence of AI-based decision-making and algorithmic governance with new and emerging immigration technologies enacts and furthers racial statecraft. Questions of race and racialization have become even more pronounced as states seek to pre-empt risk through “smart” border technologies in the post 9/11 era. Given that discourses around refugees and asylum-seeking cannot be divorced from projects of sovereignty, the deployment of AI-powered border technologies must be studied in relation to the enforcement of sovereignty through technological bordering regimes and global geopolitical hierarchies Within Canada, the deployment of AI tools in border technologies is implicated along several registers: neocolonial geo-political asymmetries of power; the low rights environments for displaced persons; and statelessness, which has become both a basis for data extraction and the means to mitigate the mobility of asylum and refugee claimants. This dissertation argues that the nature and operations of AI systems in the context of Canadian immigration policy and practice both shapes and is shaped by social categories of difference such as race, gender, and citizenship status. The proliferation and use of AI in Canadian immigration signifies a mode of statecraft through the consolidation of the state’s AI capabilities and power as expressed through innovation in and desire for a strong domestic AI economy and market. Finally, it argues that Canada’s use of AI and digitally mediated decision making further exacerbates ongoing issues of racialized and gendered discrimination, further prompting the need for social innovation over technosolutionism.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».