Border officer training in Canada: identifying organisational governance technologies
Notice bibliographique
Résumé
While recent scholarship has begun the difficult task of unpacking the sociology of frontline border policing, literature examining how frontline border officers are governed through training and organisational governance technologies is sparse (particularly in terms of how officers are trained to interact with and form perceptions of the public they serve). This article provides the first concrete examination of border officer training by conducting a Foucauldian discourse analysis of various officer training and other documents to determine the contours of organisational governance technologies and how they serve to guide border services officers (BSOs) employed by Canada Border Services Agency in interacting with and perceiving of members of the travelling public. Findings indicate that governance technologies include training documents, manuals, public policy, and a bifurcated agency governance hierarchy serving to enable, support, and constrain BSO frontline duties, public interactions, as well as potentially perceptions. Findings also reveal that officers receive very little training related to interacting with members of the travelling public on the frontline. Officers also receive very little instruction related to how they should prioritise their disparate duties related to interacting with the travelling public. Findings ultimately indicate that when training is present, governance technologies – alongside recent shifts in agency organisational governance – contain systematic biases that produce officer worldviews and social interactions that are rooted exclusively in security provision, while leaving BSOs without the tools necessary to handle other types of public interactions that regularly occur at the border.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,009 |
| Communication savante | 0,008 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».