Do Women Refugee Judges Really Make a Difference? An Empirical Analysis of Gender and Outcomes in Canadian Refugee Determinations
Bibliographic record
Abstract
Des recherches antérieures démontrent que l'identité des juges est un élément déterminant dans les décisions concernant les demandes d'asile. Le présent article examine l'effet du sexe des juges dans des décisions portant sur des demandes d'asile. À l'aide de données portant sur plus de 65 000 décisions concernant des demandes d'asile au Canada de 2004 à 2008, l'article révèle que les juges masculins accordent leur autorisation légèrement plus souvent que les juges de sexe féminin. En outre, cette différence dans les taux d'approbation est plus prononcée lorsque ce sont des femmes qui font la requête et lorsqu'il s'agit de persécution fondée sur le sexe. Cependant, malgré la tendance globale, les juges de sexe féminin ayant travaillé pour les droits des femmes avaient en moyenne un taux d'approbation plus élevé lorsqu'il s'agissait de requérantes et lorsqu'il était question de persécution fondée sur le sexe. Le présent article conclut en analysant les conséquences pour les politiques en matière de réfugiés et pour la recherche sur le genre et la fonction de juge.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.025 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".