Between a Hunch and a Hard Place: Making Suspicion Reasonable at the Canadian Border
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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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 | 0,008 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,044 | 0,041 |
| Communication savante | 0,020 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».