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Enregistrement W2464419108 · doi:10.29173/cjs23031

Crossing Borders and Managing Racialized Identities: Experiences of Security and Surveillance Among Young Canadian Muslims

2016· article· en· W2464419108 sur OpenAlexaffvenueabout
Baljt Nagra, Paula Maurutto

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Sociology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Refugees, and Integration
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCitizenshipIdentity (music)Border crossingSociologyBorder SecurityGender studiesState (computer science)ClothingCriminologyPolitical scienceImmigrationLawPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While it is widely acknowledged that Canadian Muslims are targeted at airports and borders, few studies have focused on their actual experiences of state surveillance practices. Moreover, little attention has been paid to how these experiences impact and shape identity formation and their understanding of citizenship. To address this gap, we conducted 50 in-depth interviews with young Canadian Muslims living in Vancouver and Toronto. Our interviewees referred to being repeatedly stopped, questioned, detained, and harassed by security personnel. They felt that any evidence of their Muslim identity – name, country of birth, appearance, or clothing – makes them a target for extra surveillance, resulting in heightened fears about being stripped of their rights and a lack of ability to assert their religious identities. This paper explores the implications of racialized border practices on identity formation and citizenship depletion among Muslim Canadians.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,260
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,272 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations28
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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