Security, displaced : understanding refugees' sense of safety and security through their resettlement experiences
Bibliographic record
Abstract
Le concept de sécurité fait référence aux notions de sauvetage, de protection et de refuge. \nLe Canada se présente comme un site sécuritaire de réinstallation pour les personnes réfugiées \n(Gouvernement du Canada 2019) bien qu'il ait été suggéré qu'elles peuvent être accueillies avec \ndes soupçons de criminalité, de terrorisme et d'agression. Dans ce climat de peur, les personnes \nréfugiées font l'objet de stéréotypes et de malentendus culturels ou de communications erronées \ndans les sociétés d'accueil (Rousseau 2002), même si, dans les discours juridiques aux niveaux \nlocal et mondial, les droits des personnes réfugiées sont garantis par la Convention des Nations \nUnies relative au statut des réfugiés. Par conséquent, la définition légale d'une personne réfugiée \nau Canada est liée à la définition sociopolitique qui contribue au discours national sur les \npersonnes réfugiées. Néanmoins, l'acceptation légale des personnes réfugiées ne signifie pas \nnécessairement qu'elles sont acceptées dans le contexte sociopolitique de la société canadienne \n(Razack 2002). Ce mémoire de maîtrise apporte une contribution aux études sur les réfugiés au Canada \nen examinant le sentiment concurrent de sécurité éprouvé par des personnes réfugiées dans la \nville de Montréal entre 2012 et 2021. Les données issues d'entretiens semi-structurés mettant en \névidence la manière dont la catégorisation politique, juridique et sociale de l'étiquette \n« réfugié », contribue positivement et/ou négativement à la construction de la sécurité par les \npersonnes réfugiées. Ce mémoire soulève des questions sur les politiques de réinstallation et la \nmanifestation sociale de ce que, où et quand une personne réfugiée est supposée être.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 teacher head, 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".