Minimizing and Denying Racial Violence: Insights from the Québec Mosque Shooting
Notice bibliographique
Résumé
On 29 January 2017, a twenty-seven-year-old white man named Alexandre Bissonette entered a mosque in a suburb of Québec City and opened fire, killing six people. Focusing on Canadian media reports, this article examines two seemingly incongruent responses to this heinous massacre. First, despite Bissonnette’s unambiguous and purposeful targeting of Muslims, the public and the courts still debated whether this massacre was racially motivated. Second, when members of the Muslim community commented on the massacre and the impact that it had had on them, there appeared to be a type of restraint in the ways in which they expressed their fears and frustrations and in the ways in which they addressed the issue of anti-Muslim racism. How do we understand these incongruences? This article draws upon Sherene Razack’s seminal scholarship on public grief, national mythologies, and anti-Muslim racism in Canada, alongside studies on public expressions of emotions to make sense of the role that race played in the responses by the Muslim community, the politicians, the courts, and the accused.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,053 | 0,022 |
| Communication savante | 0,009 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».