Invisible barriers & invisible disorders: refugees with mental disorders and epistemic injustice in the Canadian immigration system
Notice bibliographique
Résumé
Le monde connaît actuellement des niveaux de déplacement sans précédent. Alors que la plupart de ceux qui sont déplacés le deviennent à l'intérieur de leur propre pays, nous avons enregistré un nombre record de 26 millions réfugiés et 4,2 millions demandeurs d’asile rien qu'en 2019. Bien que la réponse du gouvernement canadien ait été admirable, il est également possible que le système d'immigration même expose les réfugiés à des préjudices additionnels. On dit d'une personne qu'elle subit une injustice épistémique lorsqu'elle est lésée dans sa capacité de connaisseur. Ces injustices peuvent découler des préjugés d'un auditeur ou d'un manque de ressources interprétatives collectives. Bien qu'un réfugié puisse être exposé à l'injustice épistémique de nombreuses façons, les réfugiés souffrant de troubles mentaux en particulier peuvent être plus vulnérables à cette forme d'injustice en raison des stéréotypes et de la stigmatisation qui entourent les troubles mentaux. En analysant le système d'immigration du point de vue de l'injustice épistémique, j'identifie les domaines où de telles injustices peuvent se produire. Des politiques spécifiques liées à la détention et au recours à des représentants désignés sont également identifiées comme pouvant contribuer à l'injustice épistémique. J'identifie également où la justice épistémique peut être vue dans le processus et je suggère des stratégies pour la promouvoir. Sur la base de ces résultats, je suggère des changements qui pourraient être apportés pour empêcher les injustices épistémiques de se produire et les prochaines étapes que cette recherche pourrait prendre
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 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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,009 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».