Third World Approaches of International Law et méthodes de restriction de l'asile : les cas des États-Unis et du Canada
Bibliographic record
Abstract
Comment expliquer que des méthodes étatiques de restriction de l’asile se développent malgré l’existence d’instruments internationaux visant à encadrer la protection des réfugiés ? En mobilisant l’approche critique des Third World Approaches of International Law (TWAIL), nous soutenons que le droit international des réfugiés est traversé par des logiques de pouvoir d’exclusion, qui permettent aux États, particulièrement ceux du Nord, d’utiliser ces méthodes. Dans la première partie, nous soutenons que le TWAIL permet d’étudier les fondements historiques, eurocentriques et coloniaux du droit international, et d’appliquer ces critiques au droit international des réfugiés et aux institutions internationales en matière de migrations. Dans la deuxième partie, nous proposons une typologie originale des méthodes étatiques de restriction de l’asile. Nous conceptualisons le contexte de développement de ces méthodes. Ainsi, notre typologie regroupe les méthodes d’exclusion directe (détention et criminalisation) et les stratégies de manipulation juridique et géographique (fictions juridiques, accords bilatéraux, externalisation). La proposition de cette typologie est fondée sur des exemples étatiques, notamment, des pratiques juridiques, des politiques ou des décisions administratives. Il s’agit d’une typologie qui intéressera les chercheurs et contribuera à l’identification et catégorisation des diverses méthodes étatiques de restriction de l’asile. Dans la troisième partie du mémoire, nous reprenons cette typologie des méthodes de restriction de l’asile afin de juxtaposer deux études de cas sur l’utilisation des méthodes, spécifiquement par les États-Unis et le Canada. La contribution principale de ce mémoire réside dans l’articulation d’une approche théorique critique peu explorée dans la doctrine avec une analyse concrète des instruments normatifs et des politiques migratoires.
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 | 0.006 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.026 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.006 |
| Open science | 0.003 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".