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Record W2135273431 · doi:10.7202/1015295ar

L’expérience des demandeurs d’asile détenus au Canada

2013· article· fr· W2135273431 on OpenAlexaffvenueabout
Janet Cleveland, Véronique Dionne-Boivin, Cécile Rousseau

Bibliographic record

VenueCriminologie · 2013
Typearticle
Languagefr
FieldPsychology
TopicMigration, Health and Trauma
Canadian institutionsMcGill UniversityCentre de Santé et de Services Sociaux de la Montagne
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Au Canada, les demandeurs d’asile détenus en vertu des lois sur l’immigration sont enfermés dans des établissements de type carcéral, même si moins de 6 % d’entre eux sont soupçonnés de criminalité ou de dangerosité. Nous présentons un survol de la situation canadienne, incluant des données tirées de notre récente étude sur l’impact de la détention sur la santé mentale des demandeurs d’asile. Cette étude fut menée auprès de 122 demandeurs d’asile adultes détenus dans des centres de surveillance de l’immigration, à Montréal et à Toronto, et d’un groupe témoin de 66 demandeurs d’asile non détenus. Les demandeurs d’asile détenus vivent un sentiment de disempowerment et de perte d’agentivité en raison du régime de surveillance et de règles strictes dans lequel ils sont placés et de la durée indéterminée de leur détention. Après une incarcération moyenne de 31 jours, le niveau de symptômes psychiatriques était nettement plus élevé chez les demandeurs d’asile détenus que chez les non-détenus ayant eu une exposition traumatique prémigratoire équivalente. La Loi visant à protéger le système d’immigration du Canada (projet de loi C-31) prévoit que des demandeurs d’asile désignés par le ministre, incluant des jeunes de 16 ans et plus, seront automatiquement détenus avec une possibilité très limitée de demander la libération. Il faudrait, au contraire, envisager des solutions de rechange moins contraignantes.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.034
Threshold uncertainty score0.248

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0120.003
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.003
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.000

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.

Opus teacher head0.217
GPT teacher head0.385
Teacher spread0.167 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations11
Published2013
Admission routes3
Has abstractyes

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