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Enregistrement W7161281364 · doi:10.7202/1125046ar

Incalculable Harm: Analyzing the Impact of the COVID-19 Pandemic on Immigration Detention in Canada

2024· article· fr· W7161281364 sur OpenAlexaboutno aff
Efrat Arbel, Molly Joeck

Notice bibliographique

RevueOttawa Law Review · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Refugees, and Integration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmigration detentionPandemicImmigrationDehumanizationAgency (philosophy)Mental healthRacismRefugee

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper reflects on the impact of the COVID‑19 pandemic on immigration detention in Canada. Drawing on research spanning 2020 to 2022, we analyze how the pandemic impacted rates of detention, conditions of detention, and other related issues. Data released by the Canada Border Services Agency shows that despite an initial decrease in absolute numbers, Canada detained people at a higher rate after the onset of the pandemic than it did prior. Canada also held people for longer periods of time and relied more heavily on jails than dedicated Immigration Holding Centres. Conditions of confinement deteriorated significantly across all detention facilities, but most acutely in jails. The abrupt shift towards conducting detention review hearings exclusively by remote means, and initially only by telephone—without ensuring meaningful contact between detainees and their counsel—further impeded detainees’ ability to understand and participate in their own hearings. These factors, combined with increased isolation within jails and detention facilities, increased use of segregation, diminished availability of alternatives to detention, the continued detention of children and separation of families, and the persistence of structural racism and disregard for detainee mental health paint a very grim picture. This research drives us towards the conclusion that the COVID‑19 pandemic has had a devastating impact on immigration detention in Canada. Rather than drive the immigration detention regime towards greater rates of release, as early researchers hoped, the pandemic ushered in an increased reliance on detention under worse conditions, as well as greater alienation, degradation, and dehumanization of detainees. We conclude our analysis by identifying key criteria that must be prioritized to avoid further entrenching the worst of the COVID‑19 era practices and call for the gradual abolition of immigration detention in Canada.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,128
Score d'incertitude au seuil0,932

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0080,003
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,317 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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