Notice bibliographique
Résumé
Narratives of vicious pit bulls and children at risk are foundational to arguments in favour of breed-specific legislation (BSL), a pre-emptive form of governance, implemented in select provinces, states, and municipalities around the world, that works (or does not work, as the case may be), not by policing vicious dog behaviour, but by preventing the existence of supposedly intrinsically vicious members of chosen breeds. Though the breed targeted differs depending on context, most often included is, not surprisingly, that canine-non-grata, the pit bull. Taking Ontario’s “pit bull ban” (Bill 132) as a case study, this essay tracks the figure of the child, first in the parliamentary debates leading up to the passing of the law, and then in a subsequently published juvenile novel, Ingrid Lee’s Dog Lost (2008), a text that deploys a familiar narrative of boy-and-dog as an explicit response to Ontario’s BSL. Like so many canine protagonists, Lee’s “Cash” is hyperbolically noble, the polar opposite of the “commonsense” narrative of the pit bull—the pit bull that “everyone knows.” And, in narrating the experience of her exceptional pit under the looming threat of BSL, Lee offers a productive reminder that, attacks by particular, individual dogs notwithstanding, the essentially vicious pit bull, the one that is, as Attorney General Michael Bryant put it, “a breed apart,” is itself a social construction, and one with very material consequences for dogs and children alike.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».