Forskningsassistent i projekt om rollen av medicinsk bevisning i asylärenden - Under tillsättning eller tillsatt, ej sökbar

Forskargruppen Child Health and Parenting (CHAP), Institutionen för folkhälso- och vårdvetenskap vid Uppsala universitet, Sverige, söker en forskningsassistent inom området migration och hälsa.

De utbredda variationerna i andelen beviljade asylansökningar inom och mellan olika nordiska länder utgör en grundläggande utmaning inom forskningen. Beslutsfattande i asylärenden, eller fastställande av flyktingstatus, är en komplex process som inte bara handlar om tillämpning av lagstiftningen utan också subjektiva bedömningar av de sökandes trovärdighet, medicinska intyg, såsom åldersbedömningar, tortyrundersökningar eller psykiatriska utvärderingar. Det är lite känt om hur dessa aspekter interagerar och formar resultat. Det är särskilt intressant hur barn behandlas i asylprocessen och hur deras rättigheter tas till vara. I ett nordiskt forskningsprojekt, Nordic Asylum Law & Data Lab, samarbetar vi tillsammans med Oslo universitet, Köpenhamns universitet samt vår egen juridiska fakultet i Uppsala för att bidra till att skapa en bättre förståelse för de faktorer som formar besluten i asylärenden. Labbet finansieras genom ett stort forskningsanslag från Nordiska forskningsrådet (NordForsk).

Under projektets första år har vi haft en postdok som har utarbetat ett detaljerat kodningsschema som kan användas för att beskriva vilken typ av medicinsk bevisning som finns i ärenden samt andra viktiga aspekter av ärendet. Nu söker vi en forskningsassistent som kan fortsätta kodningsarbetet och testa det på ett större urval av fall. I projektet kommer vi också att samarbeta med forskare inom datavetenskap för att utveckla en algoritm som kan hjälpa till att analysera de 590 000 asylbeslut som vi har i vår databas.

Kombinationen av olika discipliner – datavetenskap, juridik och medicin – står i centrum för detta projekt. Som en del av vår forskning kommer vi att jämföra ett stort antal enskilda asylbeslut från de nordiska länderna och använda t.ex. naturlig språkbehandling (natural language processing - NLP), sentimentanalys, maskininlärning och processutvinning för att ge en unik förståelse för beslutsfattande i asylärenden.

Arbetsuppgifter
Dina arbetsuppgifter kommer att bestå i att koda asylbeslut och sedan genomföra statistiska analyser. Medicinsk kunskap krävs för att avgöra om och hur de medicinska intygen har informerat beslutet och hjälpa kollegor i projektet att justera de algoritmer som utvecklas för den storskaliga analysen. I projektet samarbetar vi tätt med våra kollegor på juridiska institutionen och även kollegor från datavetenskap vid Köpenhamns universitet.

Kvalifikationskrav
Examen inom medicin eller annat vårdyrke med eller utan svensk legitimation. För personer som inte innehar läkarexamen eller vidareutbildning krävs masterexamen inom relevant disciplin, så som global hälsa, folkhälsa, psykiatri, psykologi, beteendevetenskap eller datavetenskap. Språkkraven omfattar svenska, eftersom all dokumentation i Migrationsverkets beslut är på svenska. Engelska är också ett absolut krav, eftersom forskargruppens och projektgruppens språk är engelska och vi publicerar internationellt. Du måste ha god social kompetens eftersom projektet kräver regelbunden interaktion med såväl det internationella som det lokala teamet.

Önskvärt/meriterande i övrigt
Tidigare vetenskaplig publicering är meriterande. Tidigare erfarenheter av flyktinghälsa eller asylsökande, medicinsk rättsliga aspekter av asyl, åldersbedömning eller tortyrdokumentation är av stort intresse. Erfarenhet av storskalig databearbetning, maskininlärning, AI, etc är av särskilt intresse om de finns i kombination med medicinsk kunskap.

Om anställningen 
Anställningen är tidsbegränsad, 12 månader. Omfattningen är 100 %. Tillträde 2024-01-10 eller enligt överenskommelse. Placeringsort: Uppsala

Upplysningar om anställningen lämnas av: Professor Anna Sarkadi, 018-471 6572, anna.sarkadi@pubcare.uu.se

Välkommen med din ansökan senast den 15 november 2023, UFV-PA 2023/3582.