Improving Claims Resolution: Alternative Processes in Canada's Immigration System
Notice bibliographique
Résumé
This thesis argues that alternative dispute resolution processes form a vital part of Canada's immigration and refugee claims determination system. Using an analytical framework that draws on dispute resolution and relational feminist theory, it explores how alternative processes provide advantages over adversarial ones for claims that engage issues of power and relationships. By aligning claims with appropriate processes, system administrators can improve the fairness, efficiency and durability of resolutions. Introductory Chapters describe the administrative law structure that governs immigration and refugee claims in Canada, and the Immigration Appeal Division's Early Resolution program. This unique initiative integrates alternative processes into the Immigration and Refugee Board of Canada's existing appellate structure. Subsequent Chapters assess how this initiative fares against the relevant scholarship. Strengths and challenges of the current system are highlighted. Concluding sections demonstrate how enhancements to the (i) accessibility of information; (ii) clarity regarding the roles and responsibilities of system actors; and (iii) flexibility in the breadth and depth of available alternative process options, can improve the experience of system users.
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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 | 0,042 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,044 | 0,017 |
| Communication savante | 0,032 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».