Bibliographic record
Abstract
La migration irrégulière est perçue par la communauté internationale comme un enjeu sécuritaire. La criminalisation de l’immigration devient alors un outil de contrôle migratoire et de sécurisation des frontières. Au cours des dernières années, le Canada a adopté une approche punitive et un recours plus important à la criminalisation de l’immigration irrégulière, avec des peines pouvant atteindre l’emprisonnement à vie. Paradoxalement, malgré un renforcement normatif, dont l’adoption de peines minimales obligatoires et l’augmentation des peines maximales, les tribunaux canadiens imposent aux passeurs des peines d’emprisonnement de courte durée et généralement des peines d’emprisonnement avec sursis à purger dans la collectivité. Le présent article présente les résultats des analyses législatives et jurisprudentielles relatives au trafic de migrants au Canada. Les résultats démontrent que les peines octroyées par les tribunaux ne sont pas proportionnelles aux discours politiques et médiatiques alarmistes à l’égard de la menace que représente l’organisation de l’entrée illégale.
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 | 0.001 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".