Citizenship Revocation in the Mainstream Press: A Case of Re-ethnicization?
Notice bibliographique
Résumé
Under the government of Stephen Harper’s Conservative Party (2006-2015), Canada witnessed numerous alterations of its immigration and citizenship rules. Under the new Citizenship Act (2014), dual citizens who have committed high treason, terrorism or espionage could lose their Canadian citizenship. In this paper, we examine how the measure was discussed in Canada’s mainstream newspapers. We ask: who/what is seen as the target of citizenship revocation? What does this tell us about the direction that Canadian citizenship is moving towards? As promoters of civic literacy, mainstream media disseminate information about government actions and legislation, interpret policies and are highly influential in forming public opinion. Our findings show that the newspapers were more often critical than supportive of the citizenship revocation provision. However, they also interpreted the measure as only likely to affect Canadian Muslims in general and omitted discussing the involvement of non-Muslim and, in particular, white, Western-origin Canadians in terrorist acts. Thus, despite advocating for equal citizenship in principle, Canadian Muslims were nonetheless constructed as less Canadian.
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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 | 0,011 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,045 | 0,042 |
| Communication savante | 0,021 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».