Les pratiques de détention de l’Agence des services frontaliers du Canada
Bibliographic record
Abstract
Basé sur une étude empirique des pratiques de l’Agence des services frontaliers du Canada (ASFC) relatives à la détention des personnes non citoyennes, cet article explore deux dimensions interreliées du fonctionnement des frontières, soit la discrétion, qui imprègne l’architecture du droit de l’immigration, de même que les réseaux d’acteurs qui participent, de façon croissante, à leur mise en œuvre. L’intersection de ces dimensions révèle un aspect central du travail qu’implique l’exercice du pouvoir discrétionnaire de détention par les membres du personnel de l’ASFC, c’est-à-dire la recherche et le partage d’informations. En effet, la mise en détention des personnes non citoyennes donne lieu à la collecte de nombreux renseignements auprès de différents acteurs et selon diverses modalités de collaboration. À partir d’entretiens réalisés avec des agentes et agents de l’ASFC, cet article documente les multiples personnes et organisations partenaires qui sont mobilisées dans cette recherche d’informations, illustrant la complexité de l’exercice de ce pouvoir discrétionnaire ainsi que les éléments du contexte organisationnel et social qui l’orientent et le contraignent.
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 | 0.003 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.020 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".