Security Traps and Discourses of Radicalization: Examining Surveillance Practices Targeting Muslims in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Security agencies in Canada have become increasingly anxious regarding the threat of domestic radicalization. Defined loosely as “the process of moving from moderate beliefs to extremist belief,” inter-agency security practices aim to categorize and surveil populations deemed at-risk of radicalization in Canada, particularly young Muslims. To detail surveillance efforts against domestic radicalization, this article uses the Access to Information Act (ATIA) to detail the work of Canada’s inter-agency Combating Violent Extremism Working Group (CVEWG). As a network of security governance actors across Canada, the CVEWG is comprised of almost 20 departments and agencies with broad areas of expertise (intelligence, defence, policing, border security, transportation, immigration, etc.). Contributing to critical security studies and scholarship on the sociology of surveillance, this article maps the contours and activities of the CVEWG and uses the ATIA to narrate the production and iteration of radicalization threats through Canadian security governance networks. Tracing the influence of other states – the U.S. and U.K., in particular – the article highlights how surveillance practices that target radicalization are disembedded from particular contexts and, instead, framed around abstractions of menacing Islam. By way of conclusion, it casts aspersions on the expansion of counter-terrorism resources towards combating violent extremism; raising questions about the dubious categories and motives in contemporary practices of the “war on terror.”
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,047 | 0,026 |
| Communication savante | 0,011 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».