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Record W817416147 · doi:10.71781/2043

Right to asylum and border control : implications of european union policies on access to EU territory of people in need of international protection

2012· dissertation· en· W817416147 on OpenAlexaboutno aff
Varka Kalaydzhieva

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2012
Typedissertation
Languageen
FieldSocial Sciences
TopicEuropean Criminal Justice and Data Protection
Canadian institutionsnot available
FundersEuropean Commission
KeywordsEuropean unionPolitical scienceInternational tradeIrregular migrationControl (management)Data Protection DirectiveGeographyBusinessEuropean integrationEconomic geographyEconomics

Abstract

fetched live from OpenAlex

Depuis plusieurs années, les États membres de l’Union européenne (UE) se soumettent à des politiques restrictives, en matière d’asile, qui les contraignent à respecter leur engagement de protéger les personnes qui fuient la persécution. Plusieurs politiques de dissuasion de l’UE sont controversées. Certaines ont d’abord été élaborées dans différents États, avant que l’UE ne mette en place une politique commune en matière d’asile. Certaines des ces politiques migratoires ont été copiées, et ont un effet négatif sur la transformation des procédures d’asile et du droit des réfugiés dans d’autres pays, tel le Canada. En raison des normes minimales imposées par la législation de l’UE, les États membres adoptent des politiques et instaurent des pratiques, qui sont mises en doute et sont critiquées par l’UNHCR et les ONG, quant au respect des obligations internationales à l'égard des droits de la personne. Parmi les politiques et les pratiques les plus critiquées certaines touchent le secteur du contrôle frontalier. En tentant de remédier à l’abolition des frontières internes, les États membres imposent aux demandeurs d’asile des barrières migratoires quasi impossibles à surmonter. Les forçant ainsi à s’entasser dans des centres de migration, au nord de l’Afrique, à rebrousser chemin ou encore à mourir en haute mer.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.877
Threshold uncertainty score0.988

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.046
GPT teacher head0.389
Teacher spread0.343 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2012
Admission routes1
Has abstractyes

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Same venueOpen MINDSame topicEuropean Criminal Justice and Data ProtectionFrench-language works237,207