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Enregistrement W2472668876 · doi:10.1177/194277861000300302

“Martial Law in the Streets of Toronto”:G20 Security and State Violence

2010· article· en· W2472668876 sur OpenAlexaffabout
Neil Smith, Deborah Cowen

Notice bibliographique

RevueHuman Geography · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolicing Practices and Perceptions
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)State (computer science)State of exceptionMartial lawMonopolySecuritizationPoliticsLawCriminologyPower (physics)Political scienceArgument (complex analysis)SociologyPolitical economyHistoryEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines the events, microgeography and broader context of the effective siege of downtown Toronto by Canadian security forces during the June 2010 meeting of the G20, and the unprecedented assault on peaceful protestors and innocent bystanders alike. An extraordinary clampdown of Toronto streets was organized by integrated security forces at the international, federal, provincial and local scales, leading to the arrest and jailing of a larger number of people (overwhelmingly released without charges) than in any other event in Canadian history. Whereas popular consternation emerged immediately against police brutality with many commentators aghast that this could happen in “Toronto the good,” suggesting that this represented an exceptional event, this paper argues that to a significant degree the crisis in the streets was precipitated by the security forces themselves, an argument buttressed by the refusal of the Canadian government to investigate the events. The paper connects the G20 to the larger issues of global political economic power and urban securitization, and puts the Toronto G20 police riot against protestors, if that is what it was, in the context of state power and the state's claimed monopoly over violence. Far from an exceptional event, this repressive assault expressed the DNA of capitalist state behavior and the selectivity of its targeted social violence.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,348

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0190,017
Communication savante0,0050,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,323 · 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

Citations13
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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