Toronto and the ‘Paris problem’: community policing in ‘immigrant neighbourhoods’
Notice bibliographique
Résumé
Since 2005, references to the ‘Paris problem’ have become increasingly frequent among media pundits, urban policy-makers and police agencies to warn about the malaise of Toronto’s low-income, majority non-White neighbourhoods (referred to as ‘immigrant neighbourhoods’). A reference to the rebellion of the French banlieues against state power in France, the ‘Paris problem’ is code for the spectre of ‘race riots’ in Toronto. Here the author looks at the birth of the ‘Paris problem’ and examines the community policing strategies that were rolled out in its aftermath in Toronto. The article demonstrates how these were intertwined with urban policies of social development to which policing was integral. In this, policing needs to be understood holistically as not just coercive in function, but also as ‘productive’; that is, aimed at the manufacture of consent and ultimately of pacification of unruly populations. Underpinning these processes, and also engendered by them, is a racialised and territorialised security ideology crystallised around the figure of ‘the immigrant’ and the conception of ‘immigrant neighbourhoods’. At the heart of such policy-making is a corralling and containing of poor, working-class, ethnically defined communities – youth in particular – that serves to entrench division while maintaining heavy-handed state control.
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 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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,038 | 0,024 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».