Between a Hunch and a Hard Place: Making Suspicion Reasonable at the Canadian Border
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This article examines how suspicion is made reasonable at the Canadian border. It examines in local and empirical terms the ‘moment of decision’ on the frontline of border control, and the translation of this moment in the courts. It begins with a sketch of the legal regime that governs the discretion of border officers through the standard of ‘reasonable suspicion’ before considering the variety of low-level risk knowledges that coincide to make suspicion reasonable on the frontline. The ‘objectivity effect’ of the language of risk indicators (Rose, 1988) effectively obscures the multiplicity and hybridity of the ‘low-level’ knowledges at play, enhances the discretion of border officers and protects their decisions from serious scrutiny. By asking ‘who uses what knowledges, in what ways and with what effects?’ (Valverde et al., 2005: 115—116), this study responds to scholars who have appealed for the empirical specification and elaboration of risk knowledges. In so doing, this investigation also begins to unsettle the quasi-scientific representation of suspicion that prevails in the courts and urges that more specific, empirical attention be paid to how suspicion is made reasonable on the frontline.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle