Richiedenti asilo nel Regno Unito: esame della domanda, supporto e detenzione
Bibliographic record
Abstract
La tesi è suddivisa in tre capitoli. Nel primo è descritta brevemente la nuova strategia che dal 2005 il Regno Unito ha adottato per esaminare le richieste più velocemente, il New Asylum Model, quali sono le tappe che un richiedente asilo deve affrontare affinché gli venga riconosciuto lo status di rifugiato, il supporto che riceve durante tutto il processo e relative statistiche. Il secondo capitolo è focalizzato sulla politica di supporto ai richiedenti asilo e su come le varie organizzazioni di volontariato e non governative lavorano con il sistema nazionale britannico di supporto, il National Asylum Support Service (NASS). Vengono analizzate le difficoltà che questa categoria deve affrontare a causa della politica del dispersal, ovvero la sistemazione in alloggi sparsi in zone periferiche del paese. L’ultima parte del capitolo è dedicata all’insediamento di rifugiati e richiedenti asilo a Londra e all’Hackney Migrants Centre, piccola associazione che si occupa di supportare immigrati, richiedenti asilo e rifugiati, dove ho svolto un’esperienza di volontariato. Nel terzo capitolo si affrontano le questioni sulla detenzione dei richiedenti asilo nei centri di rimozione e l’accesso al supporto legale. Vengono analizzate le procedure accelerate introdotte dal New Asylum Model: il Detained Fast Track (DTF) e il Detained Non-Suspensive Appeal (DNSA) e come la detenzione venga sempre più utilizzata per velocizzare la procedura d’asilo; il richiedente asilo è costretto alla detenzione sia durante la fase d’esame della domanda, sia durante quella d’appello. Viene descritto l’accesso al supporto legale disponibile nei centri di rimozione, e come spesso sia difficile accedere allo stesso per una questione di tempistica o per la difficoltà degli avvocati accreditati ad incontrare i propri assistiti a causa delle regole ferree che si applicano nei centri di rimozione.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.001 |
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".