De-Islamizing Sikhaphobia: Deconstructing structural racism in Wisconsin gurdwara shooting 10/12
Notice bibliographique
Résumé
On Sunday, 5 August 2012, at approximately 10:00 a.m., an armed Wade Michael Page walked into the Oak Creek, Wisconsin Sikh gurdwara, a place of worship. Page killed six worshippers and injured four others. Although the murderer had links to several white supremacist organizations, authorities would not speculate on the motive of this incident. In fact, the word race was rarely mentioned in relation to this case. The lack of a sustained examination of racism as a motivating factor in this crime was very troubling within the media’s portrayal of this incident. Through a critical analysis of structural racism, this article highlights how the silences of racism, racialized identities, and the connections of racist acts such as the Wisconsin gurdwara murders to hate crimes perpetuates racialized and colonized violence on brown bodies. This structural racism absolves many Americans (and we would add many Canadians) of their deeply rooted racist beliefs and ideologies. By providing a counter-hegemonic narrative, this article discusses how the homogenization of brown bodies, such as Sikhs and Muslims, has very real material consequences in a North American context. Finally, this article discusses the problematic framing of this incident as ‘Domestic Terrorism’ and the importance of de-Islamizing Sikhaphobia in the post-9-11-2001 context.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,015 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».