Bibliographic record
Abstract
Les intersections entre immigration et criminalisation sont nombreuses. Au Canada, près de 20 ans après l’entrée en vigueur de la Loi sur l’immigration et la protection des réfugiés (LIPR) et à la suite de plusieurs arrêts importants de la Cour suprême du Canada, il convient de faire le point sur cet enjeu. Cet article offre une typologie des intersections existantes et propose une analyse des transformations récentes. Nous traitons des situations suivantes : 1) la criminalisation formelle de stratégies migratoires (recours aux infractions criminelles contenues dans la LIPR) ; 2) les implications pour le projet migratoire d’un casier judiciaire (interdiction de territoire pour motifs de criminalité) ; 3) la criminalisation procédurale par le recours, dans le champ administratif, à des institutions et à des pratiques traditionnellement associées au système de justice pénale (détention d’immigration) ; et 4) lepolicinget le contrôle du statut d’immigration (collaboration entre les forces policières et l’Agence des services frontaliers du Canada). Dans les trois premiers cas, de récents arrêts phares de la Cour suprême sont aussi discutés :AppulonappaetB010(2015) sur la criminalisation de l’entrée irrégulière ;Tran(2017) sur l’exclusion pour motifs de criminalité ; etChhina(2019) sur l’accès àl’habeas corpuspour les personnes en détention d’immigration.
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 | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.009 |
| Science and technology studies | 0.017 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".