MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2085439619 · doi:10.1177/0964663910378434

Between a Hunch and a Hard Place: Making Suspicion Reasonable at the Canadian Border

2010· article· en· W2085439619 sur OpenAlexaffabout
Anna Pratt

Notice bibliographique

RevueSocial & Legal Studies · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Law and Evidence
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiscretionScrutinyObjectivity (philosophy)Empirical researchSociologyLawSketchLaw and economicsEpistemologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,162
Score d'incertitude au seuil0,971

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0440,041
Communication savante0,0200,006
Science ouverte0,0030,009
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,069
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,339 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations65
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSocial & Legal StudiesMême sujetCriminal Law and EvidenceTravaux en français237 207